我有一个pandas数据帧,我转换为numpy数组,如下所示：df.values它给出了以下输出：array([[2],[0],[1],...,[0],[1],[0]],dtype=int64)但是我想获得如下列表：[0,2,3]知道怎么做吗？解决方法:也许您可以使用iloc或loc来选

我有一个像这样的pandasDataFrame：FromToValGEVD1000GEVS1600VSVD1500VSGE600VDGE1200VDVS1300我想将“from”或“to”列中没有“GE”的每一行替换为两行,一行在“from”列中有“GE”,另一行在“t

开篇先嘚啵昨天写到哪了？睡醒就忘了......不过聪明伶俐的博主，仅用1秒钟就想起来了   我们昨天学了一个pandas的类型seriesPython学习交流群：1004391443，这里有资源共享，技术解答，还有小编从最基础的Python资料到项目实战的学习资料都有整理，希望能帮助你更了解python，学习

我正在研究几个出租车数据集.我使用pandas将所有数据集连接成一个数据帧.我的数据框看起来像这样.6751039#andrest125taxislongitudelatitudelongitudelatitudedate2008-

我使用以下代码创建一个pandasscatter-matrix：importnumpyasnpimportpandasaspda=np.random.normal(1,3,100)b=np.random.normal(3,1,100)c=np.random.normal(2,2,100)df=pd.DataFrame({'A':a,'B':b,'C':c})pd.scatter_mat

我有一个1,000,000x50PandasDataFrame,我目前正在使用以下方法写入SQL表：df.to_sql(‘my_table’,con,index=False)这需要非常长的时间.我已经看到了关于如何在线加速这个过程的各种解释,但它们似乎都不适用于MSSQL.>如果我尝试以下方法：BulkInsertAPandasDataFrameUs

我需要生成一个以初始值开头的列,然后由包含该列的过去值的函数生成.例如df=pd.DataFrame({'a':[1,1,5,2,7,8,16,16,16]})df['b']=0df.ix[0,'b']=1dfab011110250320470580616071608160现在,我想通过获

我们假设我们有下表我想找到一组特定列的每一行的最大值和最小值(比如说CENSUS2010POP,ESTIMATESBASE1010,POPESTIMATE2010).如何用熊猫做到这一点？解决方法:我认为你需要min和max：df_subset=df.set_index('CTYNAME')[['CENSUS2010POP','ESTIMATESBASE1010','POPESTIMATE2010']

我对numpy和Pandas之间的以下差异感到有些惊讶/困惑importnumpyasnpimportpandasaspda=np.random.randn(10,10)>a[:3,0,newaxis]array([[-1.91687144],[-0.6399471],[-0.10005721]])然而：b=pd.DataFrame(a)>b.ix[:3,0]0-1.916871

输入到pd.read_clipboard()Ratanhia,30cx2,200cx2Aloe,30cx2,200cx2NitricAcid,30cx2,200cx2SedumAcre,200cx2,30cx2Paeonia,200cx2,30cx2Sulphur,200cx2,30cx2Hamamelis,30cx1,200cx1Aesculus,30cx1,200cx1⁠⁠⁠⁠码：importpand

假设我在熊猫中有两个系列,A系列和B系列.如何创建一个数据帧,其中所有这些值相乘,即左侧为A系列,顶部为B系列.基本上与此相同的概念,其中系列A在左侧是黄色而系列B在顶部是黄色,并且其间的所有值将通过乘法填充：http://www.google.co.uk/imgres?imgurl=http://www.vaughns-1-pagers

在Pandas中,有没有办法以表格格式有效地提取HDFStore中存在的所有MultiIndex索引？我可以使用where=来有效地选择(),但我想要所有索引,而不是所有列.我也可以选择()使用iterator=True来保存RAM,但这仍然意味着从磁盘读取几乎所有的表,所以它仍然很慢.我一直在store.root..table.

Series是一组带索引的一维数组，可以通过一下方式创建：1、由字典创建，字典的key是series的index，value是series的值dir={'a':1,'b':2,'c':3}s=pd.Series(dir)print(s)2、有数组创建，index得值默认从0开始，也可以指定index的值,指定值得时候长度跟数组长度必须一致arr=np.r

我想分组时间戳(日期)并通过时间戳访问每个组,时间戳看起来不正常.看起来组键被奇怪地索引为不同的格式.df=pd.DataFrame({'DATE':['10-Oct-2013','10-Oct-2013','10-Oct-2013','11-Oct-2013','11-Oct-2013','11-Oct-2013'],'VAL&#0

在Pandas中有没有机会通过MultiIndex对数据进行分组？通过这个我的意思是传递给groupby函数不仅键,而是键和值预定义数据帧列？a=np.array(['foo','foo','foo','bar','bar','foo','foo'],dtype=object)b=np.array(['one',&

大家早上好,我有一个包含多个系列的pandas数据帧.对于数据框中的给定系列,数据类型为unicode,NaN和int/float.我想确定系列中的NaN数量但不能使用内置的numpy.isnan方法,因为它无法安全地将unicode数据转换为它可以解释的格式.我提出了一个解决方案,但我想知道是否有更好/更多的

我有一个如下所示的DataFrame：VIDvalue11xx22xx132xx242xx352xx463xx73xx83xx94zz1104zz2114zz3124zz4134zz5我想只保留VID存在的行超

我想增加一个数据帧的单元格：frompandasimportDataFramefoo=DataFrame([[1,'a'],[2,'b'],[3,'c']],columns=['a','z'])foo.ix[0,['a']]+=1这给出了以下错误：--------------------------------------------------------

我正在尝试使用熊猫数据帧计算度量.特别是,我得到了一个结果对象prediction=results.predict(start=1,end=len(test),exog=test)实际值位于由给定的数据框中test['actual'].我需要计算两件事：>如何计算误差平方和？所以基本上,我会按元素减法做一个元素,然后对这些元素的

我是Python和Pandas的新手.我正在尝试构建一个数据帧,然后用值填充它.我构建了我的数据帧frompandasimport*ageMin=21ageMax=31ageStep=2bins_sumins=[0,10000,20000]bins_age=list(range(ageMin,ageMax,ageStep))indeks_sex=['M','F']indeks_age

我有一个如下所示的数据集.IDProductdate1A01.01.20151B01.01.20151C01.03.2015一个人可以在同一天使用多个产品,我想通过ID,日期转换它并将产品作为值.ID日期col1col2101.01.2015AB101.03

所以我有一个像这样的DataFrame：df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['a','b','c'])abc01.8773170.1096461.6349781-0.048044-0.837403-2.1985052-0.7081372.3425301.0530733-0.547951

我试图使用Folium绘制大量(~20,000)个圆形标记.纬度和经度数据包含在PandasDataFrame中(在“LAT”和“LONG”列内).我提出了以下(低效)代码,这需要逐行迭代数据帧.毫不奇怪,绘制地图需要相当长的时间.是否有更好/更快的方法来实现这一目标？同时,我不必使用Folium.如果您知道更合适

我需要测试两个pandas数据帧是不相等的.有没有相当于pandasassert_frame_equal函数来做到这一点？如果不是,那么断言帧不相等的最佳/最安全的方法是什么？解决方法:您可以编写自己的断言函数,该函数使用assert_frame_equal()并反转结果：defassert_frame_not_equal(*args,**kwargs)

我知道这可以通过pandas.io.parserExcelFile轻松完成,但是文档说他们正在从未来版本的pandas中删除ExcelFile所以我想知道如何使用它的替换read_excel()来做到这一点.文档说您可以通过执行以下操作来使用工作表索引：read_excel('path_to_file.xls',0,index_col=None,na_value

我想在PandasByGroup中应用scipy.stats.linregress.我查看了文档,但我能看到的是如何将某些内容应用于单个列grouped.agg(np.sum)或类似的功能grouped.agg('D':lambdax:np.std(x,ddof=1))但是如何应用具有两个输入X和Y的linregress？解决方法:linregress函数以及许多

我有这个数据框：>>df=pd.DataFrame({'Place':['A','A','B','B','C','C'],'Var':['All','French','All','German','All&#0

当尝试使用df.loc[]在列中重新分配某些值时,我得到一个奇怪的类型转换错误,将日期时间转换为整数.最小例子：importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetimed=pd.DataFrame(zip(['12/6/2015',np.nan],[1,2]),columns=list('ab'))print(d)d.loc[pd.notnull(d.a

使用pandas和seaborn绘制只有三个点的散点图时会出现奇怪的行为：这些点的颜色不同.当没有加载seaborn或者有超过三个点时,或者直接用matplotlib的散射方法绘图时,问题就会消失.请参阅以下示例：frompandasimportDataFrame#0.16.0importmatplotlib.pyplotasplt#1.4.3import

简而言之,当我的数据加权时,对于分布式图形(直方图或kde),我的最佳选择是什么？df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4],'wt':[7,5,3,1]})df.x.plot(kind='hist',weights=df.wt.values)这工作正常但是seaborn不会接受权重kwarg,即sns.distplot(df.x,bins=4,#d