我有一个包含年度季度(例如2015-Q4)的数据框,customer_ID和预订金额,以及许多其他列目前无关紧要.我想创建一个每个客户第一次预订的列.我试过这个：alldata.sort_values(by=['Total_Apps_Reseller_Bookings_USD','Year_Quarter'],ascending=[1,1],

我有一个简单的pandas数据框,有两列.我想生成这两列的嵌套列表.geo=pd.DataFrame({'lat':[40.672304,40.777169,40.712196],'lon':[-73.935385,-73.988911,-73.957649]})我对此问题的解决方案如下：X=[[i]foriingeo['lat'].tolist()]Y=[if

我的数据是盘中股票价格数据,多天.这是一个简化版本：Last2015-01-0208:30:002035.002015-01-0210:30:002038.252015-01-0215:15:002025.252015-01-0508:30:00202

我有一个大型excel文件,其中包含几张我需要转换为HTML的数据.我很高兴尝试Pandas来帮助简化转换,并保持将Excel表格保存为HTML,然后花一整天时间删除所有可怕的MS标签.我能够读取Excel文件表,然后将它们作为数据框加载.唯一的问题是它正在剥离单元格中的所有超链接.我看了一遍,但

是一个pandas.Series由多个pandas.DataFrame组成,类似于pandas.Panel？初看起来,它们似乎都是非常相似的数据结构.您何时决定使用一系列数据框,何时使用面板？解决方法:Panel通常具有更高的内存/计算效率–一系列DataFrame与一系列任意python对象的差别不大–而Panelapi应该使操作

我有一个带有以下ID的数据帧df(在Col中).A/B/C的最后一次出现代表开始,X的最后一次出现是结束.我应该忽略开始和结束之间的任何其他A,B,C(例如,行8和9).我必须从这些数据中找到开始和结束记录,并为每个事件分配一个数字.列数是我想要的输出：ColIDPQ

我的理解是pd.DataFrame().shapereturns(n_rows,n_columns).但是,当构造数据帧并且索引与数据形状不匹配时,pandas会将形状为(n_columns,n_rows)的ValueError引发.例：df_2=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=range(9))ValueError:Shapeofpassedvaluesis(2

我有以下pandasDataFrame：[email protected]@[email protected]@[email protected]

由于某些原因,我在Pandas更新日志中找不到0.17.1,将datetime系列与int值(Unix纪元)进行比较不再适用.任何人都可以解释一下,或者指向更改日志中的正确部分？工作在0.16.2>>>importpandasaspd>>>importdatetime>>>d=pd.Series([datetime.datetime(2016,1,1),datetime

对此还是新手,对不起,如果我问一些非常愚蠢的话.Python有序字典和熊猫系列有什么区别？我能想到的唯一区别是orderedDict可以在数据中嵌套字典.这就是全部？这是真的吗？使用一个与另一个之间会有性能差异吗？我的项目是销售预测,大部分数据都是这样的：{第1周：400个单位,第2周：550个单位}

我有一长串短语(200,000)：phrase_list=['someword','anotherexample',...]还有一个两列pandas数据框,第一列中有描述,第二列中有一些得分DescriptionScorethissentencecontainssomewordinit6somewordisonmym

我只是从熊猫开始,我想知道如何计算每家公司每年的文件数量(唯一)我的数据是：DFyeardocument_idcompany019993Orange119995Orange219993Orange3200141Banana4200121Strawberry5200118Strawbe

如果我有一个pandas数据帧df1定义为：df1=pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]})并且数据帧df2具有相同的大小,相同的列名和索引但具有NA值,在某处,两者都有方法A：nan_locations=np.where(df2.isnull())df1.values[nan_locations]=np.nan方法B：df1[df2.isnull()

Python版本–2.7.6熊猫版–0.17.1MySQLdb版本–1.2.5DataFrame.to_sql()抛出pandas.io.sql.DatabaseError：sql执行失败’SELECTnameFROMsqlite_masterWHEREtype=’table’ANDname=？;’：不是在字符串格式化过程中转换的所有参数Python代码段con=MySQLdb.conne

问题我连接了两个int类型的系列,我得到的数据帧是float类型.发生这种情况是因为系列的索引没有对齐,当连接发生时,大熊猫填补了NaN的空白.但是,NaN被认为是一个浮点数,不幸的是,我将所有的int都转换为浮点数.题我的问题是,我怎样才能填补其他不会将我的注册转换为浮点数的空白？M

我在大熊猫df的一个专栏上安装scikit-learnLabelEncoder.如何确定遇到的字符串映射到整数的顺序？这是确定性的吗？更重要的是,我可以指定此订单吗？importpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingdf=pd.DataFrame(data=["first","second","third","fourth"],colum

我正在尝试在数据列表中获取每个等级的等级分布.但是,我无法弄清楚如何获得每个年级的比例/百分比超过其等级组.这是一个例子：df.head()namerankgradeBob1ABob1ABob1BBob1CBob2BBob3CJ

pd.concat(objs,axis=0,join='outer',ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)frame=[f1,df2,df3]df=pd.concat(frame,keys=['x','y','z'])keys是把连接的df命名以便于能快手找

我有下面的pandas数据框,其中包含一些事件和计数,我希望在图表中绘制和注释事件详细信息：DateTimeTimeZoneCurrencyEventImportanceActualForecastPreviousCountVolumeDateTime2014-04-0900:30

我有一个pandasDataFrame,它在while循环中更新,我想实时绘制这个,但不幸的是我没有得到如何做到这一点.一个samplae代码可能是：importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportanimationimporttimeastmfromdatetimeimportdatetime,d

我有一个pandas数据帧,如下所示(只是一个插图)：importdatetimetodays_date=datetime.datetime.now().date()index=pd.date_range(todays_date-datetime.timedelta(10),periods=2,freq='D')columnheader=['US','Canada','UK','J

Numpy和Pandas常用函数速查表Numpy函数功能np.sin()对每个元素求正弦np.cos()np.arange(num1,num2)创建一个从num1到num2-1的数组array<number返回一个bool值的数组，大于number为True，小于为Falsearray.reshape(行，列)改变array的形状ar

(请注意,thisSOquestion看起来很相似,但不同.)我有一个MultiIndexedDataFrame,其中的列表示年度数据：>>>x=pd.DataFrame({'country':{0:4.0,1:8.0,2:12.0},'series':{0:553.0,1:553.0,2:553.0},'2000':{0:'1100',1:&#03

我已经查看了其他几个相关问题here,here和here,但没有一个问题和我有过相同的问题.我正在使用Pandas版本0.16.2.我在Pandas数据帧中有几个列,dtype为datetime64[ns]：In[6]:date_list=["SubmittedDate","PolicyStartDate","PaidUpDate","MaturityDate","DraftDate"

是否有可能以尊重分层列结构的方式通过csv往返数据帧？换句话说,如果我有以下DataFrame：>>>cols=pd.MultiIndex.from_arrays([["foo","foo","bar","bar"],["a","b","c",&quo

是否可以创建一个稀疏的PandasDataFrame,其中的列都包含浮点数和字符串？即,我有一个数据帧：df2=pd.DataFrame({'A':[0.,1.,2.,0.],'B':['a','b','c','d']},columns=['A','B'])我想将其转换为稀疏数

我正在尝试使用pandas.read_fwf读取固定宽度的文件,请查看该文件的示例如下：00001234567001230001234567800045比如说,第0-11列是余额(格式为？.2f),第11-16列是利率(格式为％6.2f).所以我期望的输出数据框应如下所示：BalanceInt_Rate012345.671.2311

我有一些表格,其中前11列填充了数据,但此后的所有列都是空白.我试过了：df=df.dropna(axis=1,how='all')这没用.然后我用了：df=df.drop(df.columns[range(11,36)],axis=1)哪个工作在前几个表,但随后一些表更长或更短,因此生成错误消息.如何删除完全空列或删除前11列的所有

我有正常的dfA=pd.DataFrame([[1,5,2],[2,4,4],[3,3,1],[4,2,2],[5,1,4]],columns=['A','B','C'],index=[1,2,3,4,5])如果我想根据另一列中的条件创建一个列,我会做这样的事情,并按预期工作.In[5]:A['D']=A['C

loc：通过行标签索引数据iloc：通过行号索引行数据ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合）代码：importpandasaspddata=[[1,2,3],[4,5,6]]index=['a','b']column=['left','center','right']table=pd.DataFrame(data=data,index=