对熊猫来说是新手,如果使用它太难以完成,那就很好奇了.输入示例：timepersongame_idwon-----------------------------------12:34:01John3False12:34:04Ringo2True12:35:05John3False12:36:01John3

如何将PythonPandas多索引数据框绘制为带有组标签的条形图？任何绘图库都直接支持这个吗？这个SOpost使用matplotlib显示了一个自定义解决方案,但它有直接的支持吗？举个例子：quartercompanyQ1Blue100Green300Q2Blue200Gr

我可以使用Pandas从excel文件导入数据：xl=read_excel('path_to_file.xls','Sheet1',index_col=None,na_values=['NA'])现在我将xl中的所有数据都作为DataFrame.我想根据另一个函数中定义的条件为该数据中的一些单元格着色,并将其导出(使用颜色编码)到Excel文件.有人能

我有这个简单的数据帧df：a,b1,21,31,41,22,12,22,32,52,5我想检查b中是否有关于每个组的重复项.到目前为止,我做了以下事情：g=df.groupby('a')['b'].unique()返回：a1[2,3,4]2[1,2,3,5]但我想要的是一个列表,对于a中的每个组,在b中出现多次.

importnumpyasnpimportpandasaspd#读取数据detail=pd.read_excel('output.xlsx',sheet_name=0)lite_detail=detail[['order_id','counts','amounts']]detail_group=lite_detail.groupby(by='order_id')prin

我需要找到coulmn两个值在1.5和3.5之间的所有行.我期待的结果是索引1和2的行.我尝试了以下代码,但收到错误.>>>d={'one':[1.,2.,3.,4.],...'two':[4.,3.,2.,1.],...'three':['a','b','c','d']}>>>d{&#

假设我有这样的数据集：is_ais_bis_cpopulationinfected1015020110100100112010...我如何重塑它看起来像这样？feature01a10/2030/150b20/5020/120c

importpandasaspd'^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^读取csv文件,将字符串转为日期时间格式^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^6'#读取csv文件()seq分隔符read_table或者read_csv建议read_csvorder=pd.read_csv('C:\pyproject\day03\matplot_data\meal_order_inf

我有两个专栏,预测和地面真相.我想用numpy或pandas作为一个系列获得真正积极的数量.例如,我的数据是：PredictionGroundTruthTrueTrueTrueFalseTrueTrueFalseTrueFalseFalseTrueTrue我想要一个应该具有以下输出的列表：tp_list

我有两个数据帧如下：df1=pd.DataFrame({"id":["01","02","03","04","05","06"],"string":["Thisisacat","Thatis

importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#print(type(food_info))print(food_info.shape)print(food_info.loc[0])#print(food_info.dtypes)#print(help(pandas.read_csv))(8618,36)NDB_No1001Shrt_Desc

我在数据框中有时间序列数据,如下所示：IndexTimeValue_AValue_B01AA12AA22BA33AA45AA我想删除Value_A和Value_B列中的副本,以便仅在遇到不同的模式时才会删除重复项.此示例数据的结果

我有不同列的数据框用户.我的目标是添加列[uses_name],当密码与每个用户的名字或姓氏相同时,该列应为True.例如,十二行中的[user_name]包含milford.hubbard.然后在[uses_name]中将为True,因为[password]和[last_name]是相同的.为此,我使用正则表达式创建两列[first_name]和[last_

我有一个基本数据框如下–df1_data={'id':{0:'101',1:'102',2:'103',3:'104',4:'105'},'sym1':{0:'abc',1:'pqr',2:'xyz',3:'mno',4:'lmn'}}

我有一个包含许多不同表格的大型Excel文件.所有床单都具有相同的结构,如：Namecol1col2col3col411244321>如何在Pandas中连接(垂直)所有这些工作表,而无需手动命名每个工作表？如果这些是文件,我可以使用glob来获取目录中的文件列表.但在这

我正在努力弄清楚如何从pandas数据框中删除行,其中两个指定的列在一行中具有相同的值.例如,在下面的示例中,我想删除第2列和第4列中具有重复值的行.例如：Column1Column2Column3Column4Pat123John456Pat123John345Jimmy678Mary

考虑下面的简单示例：date=pd.date_range('1/1/2011',periods=5,freq='H')df=pd.DataFrame({'cat':['A','A','A','B','B']},index=date)dfOut[278]:

所以我有两个pandas数据帧,A和B.A是1000行×500列,填充有表示存在或不存在的二进制值.B是1024行×10列,并且是0和1的完整迭代,因此具有1024行.我试图找到A中特定10列的A中的哪些行与B中的给定行相对应.我需要整行匹配,而不是逐个元素.例如,我想要A[(A.ix[:,(1,2,3,4,5,6,7,8,

例如,列的元素是[‘a’,’b’,2006.0,2005.0,…,1995.0]现在,我希望将float更改为int,因此列的正确元素应为[‘a’,’b’,2006,2005,…,1995]由于这里有很多数字,我不认为重命名(columns={‘oldname’：’newname’})是个好主意.谁能告诉我如何编辑它？解决方法:你可以这样做：In

我目前有两个具有两个匹配列的数据帧.例如：带有列的数据框1：A,B,C带有列的数据框2：A我想保留第一个数据框中具有A包含的值的所有行.例如,如果df2和df1是：df1ABC013425631800211df2Α461所以在这种情况下,我只想保留df1的第二行和第三行.我尝试这样做

当在内存中查询数据形成CSV的子集时,我总是这样做：df=pd.read_csv('data.csv',chunksize=10**3)chunk1=df.get_chunk()chunk1=chunk1[chunk1['Col1']>someval]forchunkindf:chunk1.append(chunk[chunk['Col1']>someval])我最近开始使用HDF

我有一个像这样的数据帧(df)：v1v2v30-30-150-30-7.50-30-11.250-30-13.1250-30-14.06250-30-13.593750-10-50-10-7.50-10-6.250-10-5.6250-10-5.93750-10-

我正在尝试将列中的值转换为列标题,但保留其余数据.这是我的完整代码,以及最接近我正在寻找的内容.唯一的问题是我无法弄清楚如何保留结束列：importpandasaspdstarts=pd.date_range(start='1/1/2017',freq='31d',periods=4).tolist()ends=pd.date_range(start=

慢慢接触到的一些库做以下整理，并不定时更新NumPy：数值计算扩展工具Numpy介绍：一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀

我有一个数据帧.数据帧：Symbol1BBSymbol2CC0ABC1ABC11PQR1PQR12CPC2CPC03CPC2CPC14CPC2CPC2我想将Symbol1与Symbol2和BB与CC进行比较,如果它们

我注意到将NaN值列表转换为集合时出现问题：importpandasaspdimportnumpyasnpx=pd.DataFrame({'a':[None,None]})x_numeric=pd.to_numeric(x['a'])#convertstonumpy.float64set(x_numeric)这应该返回{nan}但是返回{nan,nan}.但是,这样做：set([numpy.nan,nump

我正在将几个电子表格读入数据框,并且有一个ID字段,在某些电子表格中是字符串,在其他电子表格中是数字.我已经把它转换成了一个字符串,这是我需要的数据类型,但我最终会得到一些最后有“.0”的ID.如何删除小数和零？示例：ID号805096730.0应为805096730解决方法:使用astype和replace：

我有一个数据框df,其中一列名为“Num_of_employees”,其值为50-100,200-500等.我发现数据中的值很少.无论员工人数为1-10,数据均为10月1日.此外,无论价值应该是11-50,数据都是11月50日.我如何使用熊猫纠正这个问题？解决方法:这种“查找和替换”的干净语法使用dict,asdf.Num_of_emp

我想用简单的线性回归预测未来某个日期的值,但我不能因为日期格式.这是我的数据框：data_df=datevalue2016-01-1515552016-01-1616782016-01-171789...y=np.asarray(data_df['value'])X=data_df[['date']]X_train,X_test,y_train,y_tes

以前,我问过getweeknumbersonmultipleyearthatisreadyforplotting,根据jezrael的回答,我做了这个：sheet2['device_create_week']=sheet2['device_create_at'].dt.strftime('%Y-%V')sheet2.groupby(['device_create_week']).size().re