我有两个数据框,在第一列中具有相同的列名和相同的ID.除了ID列之外,在一个DataFrame中包含值的每个单元格在另一个DataFrame中包含NaN.这是他们的样子的一个例子：IDCat1Cat2Cat31NaN75NaN261NaN843NaNNaNNaNID

我正在尝试将pandasdf写入csv.但是,我需要循环很多才能以块的形式获取输出.我想在csv中垂直堆叠输出.因此,在每次迭代之后,我想写一组特定的行(1:10,然后是11:20,等等……)并清除内存,以免制作一个巨大的物体.是否可以使用df.to_csv来执行此操作？解决方法:to_csv接受一个模式参数来

  Series（带有标签的一维数组） 一、Series的创建方法[注]importnumpyasnp  importpandasaspd 都省略了。1、通过字典创建dic={'a':1,'b':2,'c':3,'1':'hello','2':'python','3':[1,2]}s=pd.Series

我试图计算每种产品按月变化的百分比.这是我到目前为止所拥有的.我有一个涉及单个产品的DataFrame.我很难理解如何将计算应用于包含许多产品和许多月的结果集.示例数据帧：product_descactivity_monthprod_countproduct_a1/1/201453product_b1/

我正在使用Pandas来存储,加载和操纵财务数据.典型的数据文件是6000×4000DataFrame(6000股x4000交易日),如果说一半股票在给定日期具有价值N/A,则将以CSV格式大小为200MB.我一直在使用具有16GB内存的工作站,这足以将这个大小的整个CSV加载到内存中,执行各种计算,然后存储结果.

这有效：国内股票gticker='NYSE:IBM'importpandas.io.dataaswebdfg=web.DataReader(gticker,'google','2013/1/1','2014/3/1')这不是：国际股票gticker='HKG:0700'importpandas.io.dataaswebdfg=web.DataReader(gti

我有一个熊猫数据框.在第一列中,它可以多次具有相同的值(换句话说,第一列中的值不是唯一的).每当我在第一列中有多个包含相同值的行时,我只想留下第三列中具有最大值的行.我几乎找到了解决方案：importpandasls=[]ls.append({'c1':'a','c2':'a','c3':1})ls.append({'c1':

我试图获得一个累积总和,根据另一个变量的乘积和总和的滞后值而变化(听起来有点像数学乱码,我知道……请耐心等待我)这是示例设置：importpandasaspddf=pd.DataFrame([1,1,1.004878,1,1.043394],columns=['xx'])df['n']=1000000.0哪个装配到：xxn01.

我有一个以下形式的DataFrame：var1var2var3day0-0.0012848190.001380891.02278111-0.0013102010.0013774731.02262612-0.0013309470.0013748731.02247723-0.00135960.0014304231.0223852

我想在numpy中生成一个1D数组,如下所示：In[181]:np.concatenate((np.arange(1,4),np.arange(2,4),np.arange(3,4)))Out[181]:array([1,2,3,2,3,3])在更大范围内,伪代码：concatenate(1:n,2:n,3:n,...,n:n)是否有一种矢量化的方式在numpy和/或pandas中这样做

说我有一些数据帧df.我想在其中添加四列[‘A’,’B’,’C,’D’],这些列尚不存在,并且将保持一个恒定的行向量[1,2,3,4].当我尝试做的时候：df[new_columns]=[1,2,3,4]它失败了(说[‘A’,’B’,’C,’D’]不在索引中).如何在Pandas中动态创建多个列？我是否总是必须使用追加这

我使用pandas来分组数据集.当我使用不同的函数聚合不同的列时,我得到了一个分层的列结构.G1=df.groupby('date').agg({'col1':[sum,np.mean],'col2':'sum','col3':np.mean})结果是：col1col2col3su

我有一个看起来像这样的数据框：col_10A1A:C:D2A:B:C:D:E3B:D我想把每个’：’计算到：col_1count0A01A:C:D22A:B:C:D:E43B:D1我试过应用一个函数无济于事：defcount_fx(df):returndf.str.con

我有两个不等维的数据框A和B.我想创建一个数据框C,使它只包含A和B之间唯一的行.我试图遵循这个解决方案(excludingrowsfromapandasdataframebasedoncolumnvalueandnotindexvalue),但无法让它工作.这是一个例子：假设这是DF_A：Star_IDLoc_IDpmRA

在实际情况下,这可能不是排列数据的最佳方式,但它提供了一个很好的例子：In[16]:importoperatorIn[17]:DF=pd.DataFrame({'Val1':[[2013,37722.322],[1998,32323.232]],'Val2':[[2013,37722.322],[1998,32323.232]]})In[18]:printDF

我有一个pythonpandasDataFrame看起来像这样：ABC...ZZ2008-01-0100NaNNaNNaN...12008-01-0200NaNNaNNaN...NaN2008-01-0300NaNNaN1...NaN.....

我想为pandasread_csv指定数据类型.这里是一个快速查看有效的东西,然后在指定类型时不会.后者为什么不起作用？importioimportpandasaspdcsv="""foo,1234567,a,1foo,2345678,b,3bar,3456789,b,5"""df=pd.read_csv(io.StringIO(csv),names=["fb",

我有一个pandas数据框,我填写了这个：importpandas.io.dataaswebtest=web.get_data_yahoo('QQQ')iPython中的数据框如下所示：In[13]:testOut[13]:<class'pandas.core.frame.DataFrame'>DatetimeIndex:729entries,2010-01-0400:00:00to201

我写了一些python代码,大量使用pandas库.代码似乎有点慢,所以我通过cProfile运行它来查看瓶颈所在.根据cPro​​file结果的一个瓶颈是对pandas.lib_scalar_compare的调用：1604262.3010.164262.3010.164{pandas.lib.scalar_compare}我的问题是–在什么情况下这会

我有一个pandas数据框如下：IDStartEnd12013-03-032013-04-0522013-03-032013-04-0532012-03-022012-05-0542013-03-012013-04-0452013-02-252013-06-0562012-02-262012-05-0572013-02-252013-04-2782012-02-262012-03-0192013-0

我有一个python数据帧df,有五列五行.我想获得最多三个值的行和列名称例：df=ABCDEF10001020304052060708091011312131415161741819202122235242526272829输出节目说的像[5,F],[5,E],[5,d]解决方法:你可以在排序之前使用un

我有一个嵌套字典对象我想转换为多索引数据框,我该如何实现它.例如.t['a']=dict()t['b']=dict()t['a']['1']=pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])t['a']['2']=pd.DataFrame([[5.0,6.0],[7.0,8.0]])t['b']['

我有一个像这样的DataFrame：df=pd.DataFrame({'name':['toto','tata','tati'],'choices':0})df['choices']=df['choices'].astype(object)df['choices'][0]=[1,2,3]df['choice

我想要可视化这些数据：数据来源：http://pastebin.com/vx9xLtdm我无法每天对数据进行分组.importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('sample.csv')我试过了两者x=df.groupby(lambdax:x.created_date()))x=df.set_in

我将所有数据都放入了HDFStore(是的！),但是如何将它从中获取…我在我的HDFStore中保存了6个DataFrames作为frame_table.这些表中的每一个都如下所示,但长度不同(日期是朱利安日期).>>>a=store.select('var1')>>>a.head()var1x_coory_coordate

假设我有两张桌子A和B.表A具有多级索引(a,b)和一列(ts).b明确地确定ts.A=pd.DataFrame([('a','x',4),('a','y',6),('a','z',5),('b','x',4),('b',

python中pandas数据匹配常用merge函数，其实merge函数就类似于excel中的vlookuphlookuplookup，最近excel又出了一个逆天的xlookup函数，默默地推荐一下，嘿嘿转载自：https://www.cnblogs.com/stream886/p/6022049.html，感谢博主一定要看里面的图，很形象使用Pandas进行数据匹配本文

注意：我认为datetime64正在做正确的事情.所以我会留下帖子以防它有用.从numpy1.7.0开始,传入np.datetime64的秒被解释为在本地时区.是否有一种干净,快速的方法将unixutc秒导入np.datetime64？我有50M的这些阵列,似乎应该有一种方法告诉np.datetime64我的秒值是UTC,不是吗？datetime

我有一个数据框,我想将(索引的第一级)数据转换为一列.实际上我的df看起来像这样：col1CoIAK011312NaNBB051312NaN我想把它变成这样：col1CoI01AK131AK2

一、空值与缺失值空值：在pandas中的空值是""缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan二、相关处理函数：df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()三、函数解释：1.DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inpla