我在压缩的xlsx文件中遇到了一些日期问题.这些文件将加载到sqlite数据库中,然后导出为.csv.每个文件大约每天40,000行.我遇到的问题是pd.to_datetime似乎不适用于这些对象(Excel格式的日期导致了我认为的问题–纯.csv文件可以正常使用此命令).实际上这很好–我不需要它们采用日

我有一个数据帧：In[15]:dfOut[15]:dateday02015-10-102312015-12-19922016-03-053432016-09-172342016-04-302我想从日期中减去天数并创建一个新列.In[16]:df.dtypesOut[16]:datedatetime64[ns]dayint64

我有一个值列表(事先不知道,在Python列表中),我的PandaDataFrame中的列不能包含所有行.Web上的所有配方(如thisone)都显示了如何只使用一个要排除的值,但我有多个要排除的值.我该怎么做？请注意,我无法在我的代码中硬编码要排除的值.谢谢！解决方法:你可以做负isin()索引：In[57]

目标从第一列创建第二列column1,column2HelloWorld,#HelloWordUSElection,#USElection我有一个简单的文件,有一列columnOneHelloWorldUSElectionMovieNight我写了以下功能>>>defnewColumn(row):...r="#"+"".join(row.split(""))

参见英文答案>PandasMerging101                                    1个In[88]:cOut[88]:AddressNameCustomerID10AddressforMikeMike11A

我想添加两个数据帧,我可以通过添加函数来实现.现在,我想根据初始数据帧(df1,df2,df3)中是否存在相应的值来划分结果数据帧的每个值.例如.df1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],index=['A','B'],columns=['C','D'])df2=pd.DataFrame([[11,12],[13,14]],index=['A',&#0

我有一个pandas数据帧,我插入它来获取每日数据帧.原始数据框如下所示：col_1vals2017-10-010.0000000.1128692017-10-020.0171430.1128692017-10-120.0037500.1172742017-10-140.0000000.1615562017-10-170.0000000.116264

Pandas是一个广泛用于结构化数据的Python包。本文将介绍一些读者可能以前不知道的很实用的技巧。read_csv每个人都知道这个命令。但是读取的数据很大，可以尝试添加这个参数：nrows=5以便在实际加载整个表之前读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误

我有以下格式的股票行情数据：40289.6597240289.6631940289.66667和Excel能够神奇地将它们转换为：4/22/143:50PM4/22/143:55PM4/22/144:00PM通过“格式单元格”如何在熊猫中进行相同的转换？解决方法:为了留在熊猫(快速邪恶),使用to_timedelta()importpandasasp

我有一个数据帧,df是这样的abc102578413346525.......现在我想用以下范围替换这些数据0-3=14-6=27-9=3列值小于10,因此范围在0-9之内.我想用范围类别替换上面的数据帧值,输出应该是这样的abc11123321112

 importpandasfa=pandas.read_csv('D://Pythonprojects/eferencedata//4.16//data.csv',encoding='utf8')#字符串转成时间格式fa['时间']=pandas.to_datetime(fa.注册时间,format='%Y/%m/%d')#

我有一个包含以下列的pandas.Dataframe：a_1ab_1ac_1a_2ab_2ac_2234567如何将其转换为以下内容？aabac234567我试图使用pandasmelt来从宽格式转换为长格式,但不确定语法.解决方法:您可以将split

方法1：利用pandas自带的read_json直接解析字符串方法2：利用json的loads和pandas的json_normalize进行解析方法3：利用json的loads和pandas的DataFrame直接构造(这个过程需要手动修改loads得到的字典格式)path='...'file=open(path,'r')all_json_data=[]forlineinfile.read

我有这样的数据帧：Nameidcol1col2col3cl4PL2520747353PL2252124235PL32524752413AD8895324095AD2889232013AD388902436BG024

data<-data[c(8,1:7)]基本上,将最后一列移动到第一个位置.如何仅使用列索引在Python中执行此操作,最好是在一行中？解决方法:你可以使用.iloc[]：data=data.iloc[:,[7]+list(range(7))]或者：data=data[[7]list(range(7))]请记住这一点>在python索引中为零,而R是一个

我正在使用一些数据,我必须得到发生日期.例如,假设我们正在处理医疗数据.每行都是来自患者的独特访问,尽管同一患者可以有多行.每行还包含有关访问类型的信息,无论是常规还是急诊室.我需要通过,并且在每次访问之前,先获取患者之前进入急诊室的日期.例如,我想添加一列previous_er_d

是否有一个函数可以告诉pandasDataFrame中匹配的百分比或数量而不执行此类操作…len(trace_df[trace_df['ratio']>0])/len(trace_df)0.189len(trace_df[trace_df['ratio']<=0])/len(trace_df)0.811必须有更多的Pythonic或至少优雅的方式来做到这一点.解决方法:找

除了第一次出现之外,如何删除列表中所有特定值的出现？例如.我有一个清单：letters=['a','b','c','c','c','d','c','a','a','c']我需要一个看起来像这样的函数：preserve_first(letters,'c&#039

我有一个100列的数据帧,我想将一列(‘Count’)值乘以6到74的列位置.请告诉我如何做到这一点.我已经试了df=df.ix[0,6:74].multiply(df["Count"],axis="index")df=df[df.columns[6:74]]*df["Count"]他们都没有工作结果Dataframe应为100列,所有原始列的列号为6到74,其中

我试图使用具有相似列值的行来估算值.例如,我有这个数据帧one|two|three111011nan11nan12nan122012nan13nan13nan我想使用列[‘one’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果

什么是数据分析?运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思

我使用df.to_sql(con=con_mysql,name=’testdata’,if_exists=’replace’,flavor=’mysql’)将数据框导出到mysql中.但是,我发现具有长字符串内容的列(例如url)被截断为63位数.我在导出时从ipython笔记本收到以下警告：/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sq

我试图在下面的数据框中提取具有匹配Sample_ID的行：df1=pd.DataFrame([[1,1.0,2.3,0.2,0.53],[2,3.35,2.0,0.2,0.65],[2,3.4,2.0,0.25,0.55],[3,3.4,2.0,0.25,0.55]],columns=["Sample_ID","NaX","NaU","OC&qu

我正在做pandas做数据透视表和做groupby时(计算不同的观察)aggfunc={“person”：{lambdax：len(x.unique())}}给出了以下错误：‘DataFrame’对象没有属性’unique’ 任何想法如何解决它？解决方法:DataFrames没有该方法;DataFrames中的列：df['A'].unique()或者,获取具有观察数量

目前,我正在使用：csvdata.update(data,overwrite=True)如何让它更新并覆盖特定的列而不是另一个小而简单的问题,是否有一个简单的答案？解决方法:而不是使用整个DataFrame进行更新,只需使用您感兴趣的列的subDataFrame进行更新.例如：In[11]:df1Out[11]:AB01991

我有以下问题：我正在阅读一个缺少值的csv文件pd.read_csv(f_name,sep=sep,header=hdr,parse_dates=True,index_col=date_col,quotechar=quote)我得到的数据框中有’nan'(我正在期待’NaN与Upper案例).现在,如果我尝试使用zerosby替换那些nandf.fillna(0)我的df没有

我有一个这样的一维数据帧设置：[A1,B1,C1,A2,B2,C2,A3,B3,C3,A4,B4,C4,A5,B5,C5,A6,B6,C6]在我的程序A1,…中,C6将是从csv读取的数字.我想将它重塑为2d数据帧,如下所示：[A1,B1,C1][A2,B2,C2][A3,B3,C3][A4,B4,C4][A5,B5,C5][A6,B6,C6]我可以使用循环来制作它,但它会使

我有一些间隔1分钟的营销数据.作为csv-table的示例,每行代表每分钟的最大值：timech1ch2ch3ch420:031754539149133720:042073576160144820:052246599176151520:062246637176153120:0724576

我从查询中获得了这个pandas数据帧：|name|event|----------------------------|name_1|event_1||name_1|event_2||name_2|event_1|我需要将列事件转换为数字,或者看起来像这样：|name|event_1|event_2|-----

我有一个列表列表,其中每个内部列表代表电子表格中的一行.使用我当前的数据结构,如何使用相同的索引对内部列表上的每个元素执行操作(相当于在电子表格中向下执行操作.)这是我正在寻找的一个例子(就增加而言)>>>lisolis=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]>>>sumindex=[1+4+7,