我正在使用EnthoughtCanopy(一组许多不同的Python库包,例如NumPy,Pandas等)进行数据分析.我正在尝试读取文本文件并从中创建数据框.该文本文件有1180598行和18列.所有列都包含数字.我编写了以下用于读取和命名数据列的代码：frompandasimportDataFrame,read_csvimportmatplo

我的大部分数据都在SAS中工作,但需要在特定项目中使用python(我在python中不是很称职).我有这样的数据帧：values=['a_us','b_us','c_us','a_ww','b_ww','c_ww']df=pd.DataFrame(np.random.rand(1,6),columns=values[:6])我需要做的一件事是

我有这些数据我想申请这个：one_hot=pd.get_dummies(df)但我得到这个错误：这是我的代码,直到那时：#Importmodulesimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimporttreedf=pd.read_csv('AllMSAData.csv')df.head()cor

我很难过滤pandas中的groupby项目.我想要做selectemail,count(1)ascntfromcustomersgroupbyemailhavingcount(email)>1orderbycntdesc我做到了customers.groupby('Email')['CustomerID'].size()它正确地给了我电子邮件列表及其各自的计数,但我无法实

我有一个包含三列和一个日期时间索引的pandas数据帧datepx_last200dma50dma2014-12-242081.881953.167602019.27262014-12-262088.771954.379752023.79822014-12-292090.571955.626952028.35442014-12-302080.351956.73455203

有时我想在pandasDataFrame中显示所有行,但仅针对单个命令或代码块.当然我可以将“max_rows”显示选项设置为一个大数字,但之后我必须重复该命令才能恢复到我的首选设置.(我个人最喜欢12行).pd.options.display.max_rows=1000myDFpd.options.display.max_rows=12那很烦人.

Pandas针对字符串配备的一套方法，使其易于对数组的每个元素进行操作1、常用方法lower，upper，len，startswith，endswiths=pd.Series(['A','b','C','bbhello','123',np.nan,'hj'])df=pd.DataFrame({'key1':list('abcdef&#039

数据：a,b,c,d1,5,9,red2,6,10,blue3,7,11,green4,8,12,red3,4,3,orange3,4,3,blue3,4,3,red在R中,如果我想构建一个考虑分类数据的线性回归模型(我认为它们在R中称为因子变量),我可以简单地做：df$d=relevel(df$d,'green')在此之后,为了构建模型,R将为每种颜色添加

这是我发现的最近的链接：https://stats.stackexchange.com/questions/5305/how-to-re-sample-an-xts-time-series-in-r但我没有看到任何关于聚合数据的方法(如平均值,计数,匿名函数),你可以在熊猫中做到这一点.对于我的程序,我试图让数据帧每2分钟重新采样一次,并取每个间隔的2个

我想合并2个数据帧：DF1：cik0cik1cik2'MKTG,INC.'0001019056NoneNone1800FLOWERSCOMINC00011046590001437749Non

我试图用TimeStampindizes绘制一个pandasDataFrame,它的indizes中有一个时间间隔.使用pandas.plot()会导致前一段的最后一个TimeStamp与下一段的第一个TimeStamp之间的线性插值.我不想要线性插值,也不想在两个日期段之间留空空间.有没有办法做到这一点？假设我们有一个带有TimeSta

而df.fillna(0)用0填充所有NA/NaN值,是否有一个函数将所有非NA/NaN值替换为另一个值,例如1？如果我的DataFrame中的值是可变长度列表,那么：>df.replace()要求列表长度相同>布尔索引,如df[len(df)>0]=1抛出ValueError：无法插入True,已经存在>pandas.get_dummies()抛出TypeE

我正在使用PythonPandas来处理两个数据帧.第一个数据框包含来自客户数据库(名字,姓氏,电子邮件等)的记录.第二个数据帧包含域名列表,例如gmail.com,hotmail.com等当电子邮件地址包含第二个列表中的域名时,我试图从客户数据框中排除记录.换句话说,当他们的电子邮件地址域出现在域

如何使用pandas框架下最长的字符串减少数据？我尝试了以下代码,但得到了ValueError：无效的参数数量.deff1(s):returnmax(s,key=len)data.groupby('id').agg({'name':(lambdas:f1(s))})防爆.输入idnameGB"UnitedKingdom"GBEnglandUS"UnitedStates&quot

我试图将以下时间序列中的日期索引更改为月份名称.website=dfFinal.groupby(['Date','Website'])websiteGroup=website['Visits'].aggregate(np.sum).unstack()WebsiteABCDate2015

我正在尝试将Pandas数据帧转换为NumPy数组以使用Sklearn创建模型.我会在这里简化问题.>>>mydf.head(10)IdVisita445latam446NaN447grados448

我有这样一个DF：NameFoodYear_eatenMonth_eatenMariaRice20143MariaRice2015NaNMariaRice2016NaNJackSteak2011NaNJackSteak

我有一个按ID分组的数据框.有许多组,每组具有可变数量的行.所有组的前三行不包含有趣的数据.我想按照以下方式“折叠”每组中的前三行以形成一行：‘id’和’type’在新的’折叠’行中保持不变.当前三行的聚合发生时,’grp_idx’将重命名为“0”col_1将是前三行的总和col_2将是前三

我有以下数据框,其中显示了我从Item1到Item2的移动次数.例如,从A到B有一个过渡,从A到C有1个过渡,从C到A有1个过渡Item1Item2Moves1AB12AC23BD34CA15CB56D

附：#-*-coding:utf-8-*-在我的.ipynb顶部,Jupyter现在正确显示重音字符.当我导出到csv(带.to_csv())包含重音字符的pandas数据框时：…在Excel中打开csv时,字符无法正确呈现.无论我是否设置encoding=’utf-8’都是这种情况.pandas/python是否可以在这里完成所有这些,

假设我将以下查询发送到BQ：SELECTshipmentID,category,quantityFROM[myDataset.myTable]此外,假设查询返回如下数据：shipmentIDcategoryquantity1shoes51hats32shirts12hats23toys

我试图在Pandas(Python2.7)中对数据帧进行分组,具体取决于每次不满足条件时重置的渐进计数.看起来像：dateconditioncount01,01,201808:00A101,01,201808:01A201,01,201808:03

我正在尝试将月度数据下采样到每周数据,并且有一个几个月的时间序列数据框,如下所示：qtyPERIOD_NAME2017-09-0149842.02017-10-0127275.02017-11-0129159.02017-12-0151344.02018-01-0119103.02018-02-0123570.02018-03-0145139.02018-04-01

我正在使用pythonshift函数来比较Series中的值是否等于previus值.基本上importpandasaspda=pd.Series([2,2,4,5])a==a.shift()Out[1]:0False1True2False3Falsedtype:bool这是预期的.(第一次比较是假的,因为我们正在与移位系列的“NA

我正在努力在数据框架中找到某种移动平均线.公式将根据计算的行数进行更改.实际情况是我需要计算列Z的位置.编辑-2：以下是我正在使用的实际数据DateOpenHighLowClose001-01-20181763.951763.951725.001731.35102-01-20181736.2

我有一个数据框,其中索引和列都是数字–即.rng=np.arange(2,51)box=pd.DataFrame(index=rng,columns=rng)我希望数据帧的值是索引和列的函数–所以例如box[2][2]应该等于4.目前我有它forxinrange(2,len(box)+2):foryinrange(2,len(box)+2):

我正在试图弄清楚如何计算前一个月单位销售额变化最大的前五大产品.下面是我的一小部分数据,这里Vendor_SKU和Order_Month都是由pd.groupby创建的索引.amz=amz.groupby(['Vendor_SKU','Order_Month'])['Quantity'].sum()Vendor_SKUOrder_Month

是)我有的：>具有许多行的数据帧,以及几个现有列(python,pandas).>Python3.6,所以依赖于特定版本的解决方案对我来说很好(但显然也适用于早期版本的解决方案也很好)我想做的事：>向数据框添加多个附加列,其中这些新列中的值都取决于同一行中现有列中的值的某些方式.>必须保留数据

我有一个表需要按条件分组：R_numORGnamelevel13DmAd1713DmAf16当我使用它给我13DmAd16,这就像被操纵的数据.df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']})我想要的

我是numpy/pandas和矢量化计算的新手.我正在做一个数据任务,我有两个数据集.数据集1包含具有经度和纬度的位置列表以及变量A.数据集2还包含具有其经度和纬度的位置列表.对于数据集1中的每个位置,我想计算它到数据集2中所有位置的距离,但我只想得到数据集2中小于变量A值的位数.另