我有以下数据帧col1col20str9val11str8val22str4val33str2val44unknown1asdvstr1df5random1teststr2test和以下列表strings=['str1','str2','str3&#039

如何显示[a,b,c]的x轴值？importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplts=pd.Series([1,2,10],index=['a','b','c'])s.plot()plt.show()解决方法:您可以使用plt.xticks显示您的xtick标签：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspl

我想基于特定列“ContactID”对此DataFrame进行分组,但如果组的列“PaymentType”不包含特定值,那么我想从DataFrame中删除整个组.我有这样的事情：UniqueID=data.drop_duplicates('ContactID')['ContactID'].tolist()OnlyRefinance=[]foriinUniqueID:splits=data[d

我的数据是每15秒一次.但是,有一些价值观缺失了.这些没有用NaN标记,但根本不存在.我该如何填写这些值？我试图重新采样,但这也改变了原始数据.那么,为什么这不起作用：a=pd.Series([1.,3.,4.,3.,5.],['2016-05-2500:00:35','2016-05-2500:00:50','2016-05-2500:01:05','2016-05-2

我有一双成对的df：raw_data={0:[5,4,6,8,9],1:[4,8,1,2,5],2:[42,52,36,24,73],3:[0,0,0,2,1],4:[2,2,0,2,0]}df=pd.DataFrame(raw_data,columns=[0,1,2,3,4])我想将任意零设置为其对的值,例如在col0row3处

假设我有一个数据框：col1col21521741452010211119111812206227218228256217首先,我对col2使用pandas.value_counts(),我使用三个bin(0,5)(5,10)(10,15).然后,我想过滤col2值属于频率最高的前两个bin的行,

我有这两种数据结构：a=np.array([1,2,3])ts=pd.TimeSeries([1,2,3])我最终想要得到的是：123246369解决方法:您可以使用外部产品：In[490]:np.outer(a,ts)Out[490]:array([[1,2,3],[2,4,6],[3,6,9]])或者首先垂直对齐其中一

鉴于以下每日价格DataFrame：openhighlowclosevolumedate2017-11-0144.6644.7543.5643.5610002017-11-0343.5643.7442.1942.9325002017-11-0643.1543.4342.4542.66200

在对数据帧进行分组后,我正在努力争取一系列的数据,我希望有人可以帮我一个想法.基本上我在下面的例子中我需要每个“材料”的总和.基本上材料“ABC”应该给我2,而所有其他因为它们只有一个符号操作将具有相同的值.importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame({

我有一个像这样的pandas.dataframe(‘col’列有两种格式)：colval'12/1/2013'value1'1/22/201412:00:01AM'value2'12/10/2013'value3'12/31/2013'

我有一个数据框,其中有多个列表示某些事物是否存在,但它们本质上是序数的.在所有3个类别中都可能存在某些东西,但我只想表明它存在的最高级别.所以对于给定的行,我只想要一个’1’值,但我希望它保持在它找到的最高级别.对于这一行：1,1,0,我希望将行更改为1,0,0而这一行：0,1,1,我

importpandasaspdimportnumpyasnpfromdatetimeimportdatetimedata={'date':['1998-03-0100:00:01','2001-04-0100:00:01','1998-06-0100:00:01','2001-08-0100:00:01','2001-05-0300:00:01&#03

在Python中,我想知道是否有办法从这里转换单列数据帧：进入这个：解决方法:来源DF：In[204]:dfOut[204]:Country0Italy1Indonesia2Canada3Italy我们可以使用pd.get_dummies()：In[205]:pd.get_dummies(df.Country)Out[205]:CanadaIndone

我正在使用Kaggle提供的Titanic数据集.我在数据框中有它,我想将“性别”列的大小写更改为小写.我正在使用以下代码importpandasaspddf=pd.read_csv('titanic.csv')printdfFull['sex'].unique()df.sex.str.lower()#checkifitworkedprintdf['sex'].unique()并尝

我有一个这样的数据帧：importpandasaspddata={'c1':['Test1','Test2','NULL','Test3','','Test4','Test4','Test1',"Test3"],'c2':['&#039

如何使用csv文件中的pandas和matplotlib绘制单词频率直方图(作者列)？我的csv就像：id,作者,标题,语言有时我在作者列中有多个作者以空格分隔file='c:/books.csv'sheet=open(file)df=read_csv(sheet)printdf['author']解决方法:使用collections.Counter创建直方图数据,

我有这种形式的一些数据：a=[{'table':'a','field':['apple','pear']},{'table':'b','field':['grape','berry']}]我想创建一个如下所示的数据框：fieldtable0apple

我有一个列(或更确切地说是pandas帧)有一个列A,这列中的值是整数(假设它们属于范围1..10).现在我必须在这个数组中选择A值为{3,6,9}的行(在这个例子中,它可以只是或==操作,但在现实生活中这个集合要长得多.在任何一个库(pandas或numpy)中都有任何函数允许我快速执行以下操作：arr

我是Python的新手,我想用pandas来读取数据.我已经做了一些搜索和努力来解决我的问题,但我仍然在努力.感谢您的帮助！我的a.txt文件看起来像这样;skip1A1|A2|A3|A4#A5#A6A7|A8,A91,2,3,4,5,6,7,8,91,2,3,4,5,6,7,8,91,2,3,4,5,6,7,8,9END***Someotherdatastart

我有一个数据框,一列(dtype=bool)包含True/False值,我想过滤记录,如果bool列==False下面的脚本给出错误,请帮忙.ifmFile['CCK'].str.contains(['False']):print(mFile.loc[mFile['CCK']==False])错误ifmFile['CCK'].str.contains(['False&#039

我正在研究大熊猫对NLP和文本挖掘进行一些简单的计算,但我不太清楚如何去做.假设我有以下数据框,关联人名和性别：importpandaspeople={'name':['JohnDoe','MaryPoppins','JaneDoe','JohnCusack'],'gender':['M','F','

参见英文答案>Selecttheinverseindexinpd.Dataframe                                    2个我怎样才能获得不在给定索引列表中的pandasDataFrame的元素？一个简单的例子：importpandasaspdimportnumpyasnpA=np.linspace(

我的目标是让熊猫等同于以下R代码：df1$String_1_check=ifelse(df1$String_1==df2[match(df1$String_2,df2$String_2),1],TRUE,FALSE)如果df1列String_1的第n行中的值等于df2的第一列,其中df1的列String_2的第n行与df2的String_2匹配,则在新列String_1_check中为True,否

我有以下时间序列数据帧.我想用之前的值填充缺失的值.但是我只想填充缺失值,直到达到某个值.该值记录在不同的列中.所以我想要填充的列对于每一行都是不同的.我怎样才能做到这一点？所以,给定这个数据帧.importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame([[1,2,np.nan

鉴于一系列看起来像：0foo1bar2foo3foo4bar5baz如何创建一个数据框,其中每列是系列中唯一值的掩码？在这个例子中,它看起来像：foobarbaz0TrueFalseFalse1FalseTrueFalse2TrueFalseFalse3True

鉴于以下系列：sr=pd.Series([5,5,5,6,6,6,7,7,8,8,8])我想找到3次出现的值.这是我的解决方案似乎有效,但看起来很奇怪：(sr.value_counts()==3)[sr.value_counts()==3].index.values我还缺少其他/显而易见的方法吗？解决方法:你的逻辑很好,你不应该重复最昂贵的

我想将PandasDataFrame中的所有字符串值转换为float,我可以定义一个短函数来执行此操作,但它不是Pythonic方法.我的DataFrame看起来像这样：>>>df=pd.DataFrame(np.array([['1','2','3'],['4','5','6']]))>>>df0120

我想在numpy数组中找到相同值的块的起始和停止索引,或者最好是pandasDataFrame(沿着列的列为2D数组,以及沿着n维数组的最快速变化的索引).我只在单个维度上查找块,并且不希望在不同的行上聚集nans.从这个问题(Findlargenumberofconsecutivevaluesfulfillingconditionina

我有一个简单的数据帧：dfOut[102]:010nfp_zb0.043251ftb_zb0.056452ftb_cl0.090553cl_20.128654ftb_gc0.133855cl_10.227956cl_30.269857es_30.379558es_20.394509zb_30.4217010

想想下表np.random.seed(42)ix=pd.date_range('2017-01-01','2017-01-15',freq='60s')df=pd.DataFrame({'val':np.random.random(size=ix.shape[0]),'active':np.random.choice([0,1],siz