两者都返回每组第一行的DataFrame.在阅读API参考时,它首先说“计算第一组值”,但是当并排查看两个输出时,我看不到主要区别.我错过了什么吗？df=pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7],'value':["first","second","second","f

在数据框中,我想计算过去10天的价格中有多少比今天的价格高.结果如下所示：pricect>prev1050.0051.0052.0050.5051.0050.0050.5053.0052.0049.0051.003我已经看过这篇文章由DSM回答,但要求不同,因为比较的基数是静态数字而不是当

我有像这样的pandasDataFrame;它显示了股票投资的历史.在Profit列中,1表示有利可图,0表示亏损.StockYearProfitCountAAPL2012023AAPL2012119AAPL2013020AAPL2013110GOOG2012026GOOG2012

我正在将数据从csv文件读入数据框,尝试删除包含NaN的所有行,然后将其从float64转换为float32.我尝试过在网上找到的各种解决方案,似乎没什么用.有什么想法吗？解决方法:我认为这样做你想要的：pd.read_csv('Filename.csv').dropna().astype(np.float32)要保留仅具有某些NaN值的行,

我生成了一个像这个例子的多索引数据帧importpandasaspdimportnumpyasnpiterables=[['co1','co2','co3','co4'],['age','weight']]multi=pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=["Spread"

我有一个看起来像这样的Dataframe(小版本)：ABC0125ADB[AF:12]1189ACB[AF:78,AF:85,AF:98]2148ADB[]3789ARF[AF:89,AF:85,AF:12]4789BCD[AF:76,AF:25]如何查看“C”列中的某些项目是否在列表中？我知道当我输入(df.C)时,我会上课’p

假设我有以下pandas.Series：importpandasaspds=pd.Series([1,3,5,True,6,8,'findme',False])我可以使用in运算符来查找任何整数或布尔值.例子,以下全部产生True：1insTrueins但是,当我这样做时,这会失败：'findme'ins我的解决方法是使用pandas.Series.str或首

我得到一个NotImplementedError：文件结构尚未支持我在此file上运行下面的代码importconstants,pandas,pdbfromdatetimeimportdatetime,timedeltadf=pandas.read_csv('300113R1.DNC',skiprows=11,delim_whitespace=True,usecols=['Y','M','D&#039

我可以从pandas文档中看到你可以去：df.loc[['a','b','c'],:]对于时间序列,为什么你不去：x=df.loc[['2005-10-2714:30':'2005-10-2715:15','2006-04-1414:40':'2006-04-1415:20','2008-01-2514:30':&#0

我有以下制表符分隔文件(mydata.txt)：SetCoolthingRouteOrganUpDownset4fooIDLN8160set4barIDLN54292set4fooIDLV7373set4barIDLV14378set4fooIDSP3282set4barIDSP90129并使用以下代码：imp

由于显而易见的原因,我想在更新后将列的dtypes保持为int.任何想法为什么这不能按预期工作？importpandasaspddf1=pd.DataFrame([{'a':1,'b':2,'c':'foo'},{'a':3,'b':4,'c':'baz'},])df2=pd.Da

我使用Python3.4.1与numpy0.10.1和pandas0.17.0.我有一个大型数据框,列出了个体动物的种类和性别.它是一个真实的数据集,并且不可避免地存在由NaN表示的缺失值.可以生成数据的简化版本：importnumpyasnpimportpandasaspdtempDF=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8

我有一个关于表的问题(表A–包含三个键和一些“值”列的多个值),如下所示：IDTIME1TIME2VALUE_AVALUE_B1201501201501a1a1201502201502a1c1201502201502b1d

我在这样的pandas中有一个DataFrame：abcA123B456C789我想提取其单元格值大于6的索引名称和列名称对.换句话说,我想获得[["B","c"],["C","a"],["C","b"],["C","c"]]有没有聪明的方法来做到这一点？解决方法:您可以使用stack将帧展

有没有办法在pandas区域图中禁用插值？我想得到一个“阶梯式”区域情节.例如.在法线图中,可以指定：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'x':range(10)})df.plot(drawstyle='steps')#thisworks#df.plot(kind='area',drawstyle='steps')#thisdoesnotwo

我有以下时间序列：基于最小点对齐,我想在时间=800之后对齐信号.我已尝试以下方法来对齐pandas中的两个信号：frompandasimport*importpandasaspds1=Series(vec1)s2=Series(vec2)s3=s1.align(s2,join='inner')s1=np.array(s1)s2=np.array(s2)s3=np.arra

我在python中有这个PandasDataframe,我想知道两行之间的时差,下一行减去前一行,我该如何处理？已审核[x]–已审核[x-1]x是该行的位置数ReporterIDIDTypeReviewed02754525251884791ReportID2015-01-1400:00:42.6400001

我有一个名为“Animals”的DataFrame,如下所示：WordsTheBlackCatTheRedDog我想在每个单词前添加一个加号,使它看起来像这样：Words+The+Black+Cat+The+Red+Dog我使用正则表达式尝试了这个但它不起作用：df=re.sub(r'([a-z]+)',r'+\1',Animals)解决方

我正在使用熊猫0.16和sqlalchemy.是否可以将数据框的结构(即列名和数据类型,但没有行)导出到SQL？我设法得到的最接近的是仅导出第一行：df.ix[[0],:].to_sql(tablename,myconnection)然后我必须做一个截断表.但是,to_csv和to_sql方法之间存在不一致：to_csv将布尔字段写为字符

我是使用python编写代码的初学者.我使用Pandas和他的DataReader编写了这个简单的脚本来从yahoofinance检索多个股票结果：importpandasaspdfrompandas.io.dataimportDataReaderfrompandasimportDataFramesymbols_list=['AAPL','TSLA','YHOO','GOOG',&#

我有一个像这样的pandas数据结构：>>>dfBennyDanielDorisEricJackZoeAge753095252823Salary20009000100000100001200020000我想找到几个不同组的平均年龄和工资,其中每个组都是列的子集,它们可能

假设我有一个大型数据框,并且我想对列中的每个元素应用一个操作.有没有比以下更快的方式：get_weekday=lambdax:time.strptime(str(x),'%d%m%Y').tm_wdaydf['date']=df['date'].apply(get_weekday)？解决方法:在当前主/0.15.0df['date'].dt.weekday在以前的版本中p

我有一个包含2列的数据集,如下所示……InteractorAInteractorBAGAP028204AGAP005846AGAP028204AGAP003428AGAP028200AGAP011124AGAP028200AGAP004335AGAP028200AGAP011356AGAP028194AGAP008414我正在使用Pandas,我想要删除两次出现的行,但是就像下面这样…

我有pandas数据框(df)形式的以下数据：每个列名称都有以“_”分隔的起始和结束节点.即,’A_B’表示A的起始节点和B的结束节点A_AA_BA_CB_BB_AB_CC_CC_AC_B122333431998447735我想将它转换为一个2D矩阵,输出到csv,使它

我有两个csv文件：1.csvid,noteId,textid2,idNote19,Thisismyoldtext2id5,idNote13,Thisismyoldtext5id1,idNote12,Thisismyoldtext1id3,idNote10,Thisismyoldtext3id4,idNote11,Thisismyoldtext42.csvid,noteId,text,otherid3,idNote10,new

使用PandasOLS我能够适应和使用如下模型：ols_test=pd.ols(y=merged2[:-1].Units,x=merged2[:-1].lastqu)#toexcludecurrentyear,thendoforecastmethodyrahead=(ols_test.beta['x']*merged2.lastqu[-1:])+ols_test.beta['intercept']我需要切换到statsmod

我正在尝试根据列中的条件重复DataFrame中的行值.如果列Change中的值=1,那么我想重复A,B和C列中的值,直到下一个Change=1.index=pandas.date_range('20000131',periods=5)columns=['A','B','C','Change']data={'A':pandas.Series([Fal

简单地说,在列B=’t3’的情况下,我想用新字符串替换A列中的NaN值.我下面的尝试都失败了.d=pd.DataFrame({"A":[np.nan,'t2',np.nan,'t3',np.nan],"B":['t1','t2','t3','t4','t3']})print"Origi

是否可以在Oracle过程中调用Python？我已经阅读了大量关于相反情况的文献(从Python调用OracleSQL),但不是相反.我想做的是让Oracle生成一个数据库表,然后我想调用Python并在DataFrame中将这个数据库表传递给它,以便我可以使用Python对它做一些事情并产生结果.我可能需要在Oracle过

我来自主要在R工作的统计建模/机器学习,并希望提高我的Python技能.我想知道在python中创建分类交互(任意程度)的设计矩阵的最佳方法.玩具示例：importpandasaspdfromurllibimporturlopenpage=urlopen("http://www.shatterline.com/MachineLearning/dataennis_anyone.c