示例数据帧：importpandasaspddata=data={'num1':[1,2,3,4,5],'num2':[1,1,2,3,1],'num3':[5,4,3,2,1]}df=pd.DataFrame(data)print(df.head())>>>df.head()num1num2num3

我想获得数据帧中行的平均值,其中我只使用大于或等于零的值.例如：如果我的数据框看起来像：df=pd.DataFrame([[3,4,5],[4,5,6],[4,-10,6]])3454564-106目前,如果我得到我写的行的平均值：df['mean']=df.mean(axis=1)得到：345

我已经阅读了很多关于ilocvsloc的讨论,我理解差异,但我不明白的是它们之间的区别是什么：indexed_data['var'][0:10]VSindexed_data['var'].iloc[0:10]这些似乎是相同的东西,并提供相同的输出.我错过了什么吗？谢谢！解决方法:在最新版本的pandas中,这适用于ix功能.但是从熊

参见英文答案>groupingrowsinlistinpandasgroupby                                    6个我有这样的df：IDClusterProduct14'b'14'f'14'w'27'u'2

我环顾四周,并且令人惊讶的是没有找到用于计算PointwiseMutualInformation(WikiPMI)的框架或现有代码的简单方法,尽管像Scikit-learn这样的库提供了整体互信息的度量(通过直方图).这是在Python和熊猫的背景下！我的问题：我有一个DataFrame,每行有一系列[x,y]示例,并希望根据公式(

给定一个像这样的numpy数组(或pandas数据帧)：importnumpyasnpa=np.array([[1,1,1,0.5,np.nan,np.nan,np.nan],[1,1,1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],[1,1,1,0.5,0.25,0.125,0.075],[1,1,1,0

参见英文答案>Inpandas,canIdeeplycopyaDataFrameincludingitsindexandcolumn?                                    2个这是输入,df1=pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=list("ABC"))A

我试图从DataFramex计算列a中每个值的百分位数.有没有更好的方法来编写以下代码？x["pcta"]=[stats.percentileofscore(x["a"].values,i)foriinx["a"].values]我希望看到更好的表现.解决方法:好像你想要Series.rank()：x.loc[:,'

我正在使用Ipython笔记本,pandas库和散景图库,我有一个生成网格图的功能.我正在尝试设置一些复选框,每个复选框对应于其中一个图,然后仅使用选中了相应复选框的图更新网格图.似乎没有太多支持ipywidgetslibray.这是我到目前为止的尝试;我不知道如何将我创建的复选框传递给我的函数

我有一个客户购买的CSV文件,没有按照我读入PandasDataframe的特定顺序.我想为每次购买添加一个列,并显示自上次购买以来已经过了多少时间,按客户分组.我不确定它在哪里得到差异,但它们太大了(即使在几秒钟内).CSV：CustomerId,PurchaseDate4543,1/1/20154543,2/5/20154543,3

我想比较两个不同长度的pandasDataFrame并识别匹配的索引号.当值匹配时,我想在新列中标记这些值.df1:IndexColumn141660Apple41935Banana42100Strawberry42599Pineappledf2:IndexColumn142599PineappleOutput:IndexColumn1'

我有下面的代码,这是有用的.但是,它只会更改其中一个子图的xticks大小.如何更改它以更改所有这些的大小？importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpinput_file='CSP.csv'output_file='sub_plots.png'df=pd.read_csv(input_file,header=

参见英文答案>pandasfillingnansbymeanofbeforeandafternon-nanvalues                                    1个我想用pandas数据框中的缺失值填充缺失值之前和之后的平均值.因此,如果它是[1,NaN,3],那么NaN值将是2,因为(13)/2

从我读过的内容中,可以很容易地从DataFrame添加和删除列,但我想知道是否已经有一种方法可以实现我想要实现的目标,以避免重新发明轮子.假设我有DataFramex：abc0158126923710我想验证列名是否仅对应于列表l中包含的元素.例如,l中的元素比x中的

我有一个PandasDataframe,其中包含一列包含key：value对字典的单元格,如下所示：{"name":"TestThorton","company":"TestGroup","address":"10850Test#325\r\n","city":"TestCity","state_province&qu

我有一个pd.DataFrame,看起来像：我想在值上创建一个截止值,将它们推入二进制数字,在这种情况下,我的截止值为0.85.我希望结果数据框看起来像：我写的脚本很容易理解,但对于大型数据集来说效率很低.我敢肯定Pandas可以通过某种方式来处理这些类型的转换.有没有人知道使用阈值将一

我有以下数据框,它由’tz-aware’Datetimeindex索引.In[92]:dfOut[92]:last_timets_recv2017-02-1307:00:01.103036+01:002017-02-1316:03:23.6260002017-02-1307:00:03.065284+01:002017-02-1316:03:23.626

例如,像这样的数据帧：|16nan...||1nan5...||nan24...||.............我想使用list[11,12,13…]中的值来填充nan列表中的值.因此,第一列为10,第二列为12,等等.有没有办法在不使用.hstack()和df[column].fillna(value)的情况下执行此操作？解决

我正在使用Pandas加载包含邮政编码(例如32771)的Excel电子表格.邮政编码在电子表格中存储为5位数字符串.使用命令将它们拉入DataFrame时…xls=pd.ExcelFile("5-Digit-Zip-Codes.xlsx")dfz=xls.parse('ZipCodes')他们被转换成数字.所以’00501’变成了501.所以我的问题是

我有一个pandas数据框,它是一个带有值和索引的向量,比如说：row110row111row29row28但是,我想从中创建一个2×2矩阵,其中行索引实际上是一个头(列索引).像这样：row1row2109118这样做最有效的方法是什么？这个例子是一个简化,但我可以处理数以千计的数据

一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者ParulPandey在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的10个小技巧有时候，一点小小的黑客行为可以节省时间，挽救生命。一个小小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并且可以真

对熊猫来说很新,所以对解决方案的任何解释都表示赞赏.我有一个数据帧,如CompanyZipStateCity1*CBRESanDiego,CA9210141908BrandsBoulder,CO8030171stInfantry

我得到像这样的熊猫数据帧：idprob010.5110.6210.4310.2420.3620.5...我想按’id’对它进行分组,按降序排序并获得每组的前3个概率.请注意,某些组包含小于3的行.最后我想得到一个2D数组：[[1,0.6,0.5,0.4],[2,

我有一个如下数据框：NameIDNumBossNumJohn10Matt21Mike32Jack41如何创建一个名为BossName的附加列,如下所示：预期产出：NameIDNumBossNumBossNameJohn10Johnone(I

假设我有以下pandasDataFrame：df=pd.DataFrame({'x':[0,1,2],'y':[3,4,5],'z':[6,7,8]})xyz003611472258以下字典：d={'a':[10,10,10],'b':[100,100,100]

我正在尝试采用二维数据帧并将其转换为(或多或少)一维数据帧,其中现有列用作第一级索引,列标题用作第二级指数.我一直在尝试.melt(),.groupby(),.transpose(),.MultipleIndex(),.pivot()……一切都没有运气–我认为主要是因为他们需要做的事实以某种方式结合起来让我望而却步

我有一个关于将tseries.period.PeriodIndex转换为日期时间的问题.我有一个DataFrame,如下所示：colorscountrytime_month2010-09xxxxxx2010-10xxxxxx2010-11xxxxxx...time_month是索引.type(

我有一个关于如何在pd.read_hdf函数中过滤结果的问题.所以这里是设置,我有一个pandas数据帧(带有np.datetime64索引),我把它放入hdf5文件.这里没有任何花哨的东西,所以没有使用层次结构或任何东西(也许我可以合并它？).这是一个例子：FooBar

pandas-09pd.groupby()的用法在pandas中的groupby和在sql语句中的groupby有异曲同工之妙，不过也难怪，毕竟关系数据库中的存放数据的结构也是一张大表罢了，与dataframe的形式相似。importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramedf=pd.read_c

我想在pandas中沿着短轴扩展Panel数据框架.我开始创建一个DataFrames的dic来生成一个Panel.importpandasaspdimportnumpyasnprng=pd.date_range('1/1/2013',periods=100,freq='D')df1=pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=rng,columns=['A',&