我有一个DataFrame：AmountdwybmdPortfolioEURGBPJPYUSDEURGBPJPYUSDEURGBPJPYUSDdate2016-05-13100200300400

假设我想将以下数据分类为12类：no.grades09.0818.3127.4237.4247.4257.4669.67711.7788.8196.44109.40119.061210.52

我有日期,我定期进入数据帧.数据通常是格式良好的,但有时在其他日期列中存在错误数据.我总是希望在解析的9位数字表格中有一个日期：(tm_year=2000,tm_mon=11,tm_mday=30,tm_hour=0,tm_min=0,tm_sec=0,tm_wday=3,tm_yday=335,tm_isdst=-1)(2015,12,29,0,30,50,1,

我有下面的最小代码太慢了.对于我需要的1000行,大约需要2分钟.我需要它跑得更快.importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.randint(0,1000,size=(1000,4)),columns=list('ABCD'))start_algorithm=time.time()myunique=df['D'].unique()for

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/sinat_38893241/article/details/80414977在《pandas数据框，统计某列数据与其他文件对应关系的个数》之后，我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚，就在这里

取决于用户输入我们生成pandas数据透视表.有一种特殊情况,在列中只有一个属性.由于数据透视表而不是数据框,因此生成类型系列的数据对象,因此我必须以不同的方式访问它(IE.下面).有没有办法,如何独立于列中的属性数得到相同的结果？importpandasaspddata={'attr1':{0:2,1

我有以下代码来绘制PandasDataFrame的数据：df=pd.read_csv('data.csv')plt.figure()plt.title('Title')ax1=df.R.plot(style='b',label='Suc.Rate')ax1.set_ylabel('SuccessRate/Coherence')ax2=df.C.plot(style

我有一个非常大的pandas数据集,数据看起来像df=pd.DataFrame({'group1':['A','A','A','A','B','B','B','B'],'group2':[&

我有一个数据框,其中一些列标签出现多次(即,一些列具有相同的标签).这引起了我的问题–我可能会单独发布更多相关信息,因为有些行为似乎有些奇怪,但在这里我只是想问一下删除其中的一些列.也就是说,对于多次出现的每个列标签,我想删除它前面的第一列以外的所有列.这是一个例子：I

我正在努力应该是一件相当容易的事情.创建2系列线图.到目前为止,我设法这样做,但我认为这不是最快的方式.我想问一下是否有人知道如何更快/更聪明地做到这一点？我遇到的问题是这两个系列的值在同一列’值’中,为了得到系列我应该根据’category’列拆分它们.到目前为止,我设法通过

我有这两个数据帧：df_testdimension1_iddimension2_iddimension3_iddimension4_iddimension5_id\0-1-1-1-1-1111773148882381987865770904146133207291Exact21177

设置不同单元格的格式时遇到问题.我有两个数据帧,其中包含应以不同格式显示的数字.我创建了一个简单的例子来展示我的问题.importpandasaspdimportnumpyasnpimportxlsxwriterframe1=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10,4)),columns=list('ABCD'))#

我正在对数据帧进行一些分析,其中一列是一个值为0或1的整数(布尔值排序,但是整数形式).它看起来像这样：Nat.|Result-------|-------CA|1USA|0GB|1USA|1CA|0GB|1我根据国籍列对数据进行了分组,其中一个值(上例中的GB)是由偶

我想用逗号加入Pandas数据框的2列,即：第1列中的“abc”与第2列中的“123”连接成为“abc,123”.例如：>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>df=pd.DataFrame({'IDx':['a','b',np.nan,'C'],'IDy':['1&#

我有一个pandas数据帧,我想用随机正常数替换一些唯一值.在下面的示例中,要替换的值为0.importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20160101',periods=10)x=[1.0,2.0,10.0,9.0,0,7.0,6.0,0,3.0,9.0]df=pd.DataFrame(x,index=dates,columns=['A'])

我是一个相对较新的python学生,我仍然找到了自己的方式周围.我通常会通过堆栈溢出很快找到答案但是这个让我难过我根本无法获得形状和地图文件来使用ipython笔记本.我似乎无法安装底图或fiona这是命令：importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmfrommatplo

我一直在使用seaborn及其热图功能.我想构建一个带有来自pandasdataframedf的带注释值的矩阵：C,L,Na,x,10a,y,2a,z,4b,x,1b,y,22b,z,11c,x,3c,y,1c,z,0到目前为止,它适用于：#ReadDataBasedf=pd.read_csv('myfile.csv')#SaveUsers/City/LanguageMatrixpdf

我想在pandas数据框或面板中存储一些多维数据,以便我能够返回例如：>赛跑者A,比赛A的所有时间>2015年比赛A的所有时间(和名称)都说示例数据看起来像这样,请注意并非所有参赛者都拥有所有年份或所有比赛的数据.任何人都可以建议用熊猫或任何其他方式做到这一点的好方法吗？Name

我有以下numpy数组：x=np.arange(9.).reshape(3,3)从而：>>>>xarray([[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.]])我想选择第三列大于2的所有行.在熊猫中,我会这样做：importpandasaspdd=DataFrame(x)>>>>d[d.iloc[:,2]>2]输出将是：

我尝试通过fuzzywuzzy.fuzzy.partial_ratio()>=85将每一行与pandasDF中的所有行进行比较,并在列表中为每一行写入结果.in:df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['dog','cat','madcat','gooddog','baddog&#

我有一个非常长的单个python字符串,格式化为csv文件.缩短版本看起来像这样."1,1,6;3,6,2;3,3,1;"我怎么能把它变成一个pandasDataFrame？解决方法:更新：–使用lineterminator参数使它非常简单：In[77]:pd.read_csv(io.StringIO('1,1,6;3,6,2;3,3,1;'),lineterminator=';',h

我需要将DataFrame列中的单元格初始化为列表.df['some_col']=[[]for_inno_of_rows]我想知道在时间效率方面有更好的方法吗？解决方法:因为您正在寻找时间效率,低于一些基准.我认为列表理解已经非常快,可以创建列表对象的空列表,但是您可以使用itertools.repeat挤出一个边际

我正在使用一段类似于下面所示的伪代码块的代码,以根据时间序列数据集中缺失天数(即该特定属性ID没有数据的天数)的属性ID插入NaN值.使用pandas0.18.0更改重采样方法已经打破了这段代码,我无法弄清楚如何实现相同的行为.码：data=[['2010-01-01','A',2],['2010-01-02','A'

载入数据集df=pd.DataFrame({'学生姓名':['小红','小花','小亮','小军','小雷'],'性别':['女','女','男','男','男'],'语文成绩':[58,78,96,64,85],&#03

我想按特定顺序(不按字母顺序)订购我的工作表.在过去,我使用了PandasDataFrame,后面跟着一个列表.DataFrame(csv_dict_list)[self.ORDER_LIST]现在我必须使用工作簿和工作表方法来创建我的工作表.我发现你可以使用workbook.worksheets()或worksbook.worksheets_objs()调用所有

我得到了一个数据框,其中包含index=datetime和column={‘currentprice’}indexcurrentPrice2015-03-2610:09:0175.752015-03-2610:11:5775.70现在我想在每3分钟获得delta值(作为示例),我可以获得这样的数据帧：indexdelta2015-03-26

我必须在第1列和第2列对数据框进行排序;第1列包含数字和文本,应首先按数字排序.在excel中这是排序的标准方式,但不是在熊猫中..我在pandas手册中找不到有关如何执行此操作的详细信息.所以这个数据帧：Z7623202961Z861349297018655452020186558429702

如果我有一个按时间索引的数据帧怎么能把它分成训练和测试集2/3rds训练和1/3测试？我是否必须创建一个连续增加整数的新列,然后使用set_index()到新的整数列？或者我可以在保持时间指数的同时做到这一点吗？如果是这样,我不知道该怎么做.我是否必须手动选择日期作为分割点,还是有其

我的数据框中有一列我想转换为数据类型int.但是它会抛出一个错误,因为有些行的条目中有字母.我想创建一个新的数据框,该数据框在此列中只有纯数字条目(或至少没有字母)的条目.所以我的问题是：有没有办法做类似以下的事情,df=df[df['addzip'].str.contains("a")==False]但是列表

为了这个问题,让我们假设我们在Pandas有2个商店和库存,有重复的条目.我们在条形码上标明每个项目以及它到达商店的日期(因此,如果日期不同,我们会考虑不同的项目,即使条形码相同),我们也会在每个商店中存储每个商品的库存,和价格：arrival_datebar_codestock_shop1s