我正在从csv创建一个DataFrame,如下所示：stock=pd.read_csv('data_in/'+filename+'.csv',skipinitialspace=True)DataFrame有一个日期列.有没有办法创建一个新的DataFrame(或只是覆盖现有的DataFrame),它只包含日期值在指定日期范围内或两个指定日期值之间的行？解决方法:

我目前有这个代码.它完美地运作.它循环遍历文件夹中的excel文件,删除前两行,然后将它们保存为单独的excel文件,它还将文件保存在循环中作为附加文件.目前,每次运行代码时附加的文件都会覆盖现有文件.我需要将新数据附加到已经存在的Excel工作表的底部(‘master_data.xlsx)dfL

参见英文答案>HowtochangetheorderofDataFramecolumns?                                    26个我有一个包含200多列的数据框.问题在于订单生成了['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',......]我需要按如下方式重新排序列：['Q1.1','

我有一个Dataframe,df,包含以下列：df['ArrivalDate']=...9362012-12-319382012-12-299652012-12-319662012-12-319672012-12-319682012-12-319692012-12-319702012-12-299712012-12-319722012-12-299732012-12-29...该列的元

我有一个包含A,B列的数据框.我需要为每个记录/行创建一个C列：C=max(A,B).我该怎么做呢？谢谢.解决方法:你可以得到这样的最大值：>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[-2,8,1]})>>>dfAB01-2128231>>>

我有一个包含unix时间和价格的数据框.我想转换索引列,以便在人类可读日期中显示.因此,例如我在索引列中的日期为1349633705,但我希望它显示为10/07/2012(或至少10/07/201218:15).对于某些上下文,这里是我正在使用的代码以及我已经尝试过的代码：importjsonimporturllib2from

我很好奇为什么不支持df[2],而df.ix[2]和df[2：3]都有效.In[26]:df.ix[2]Out[26]:A1.027680B1.514210C-1.466963D-0.162339Name:2000-01-0300:00:00In[27]:df[2:3]Out[27]:ABCD2000-01-031.027

我在pandas中有一个数据帧,我想写一个CSV文件.我这样做使用：df.to_csv('out.csv')并得到错误：UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharacteru'\u03b1'inposition20:ordinalnotinrange(128)有没有办法轻松解决这个问题(即我的数据框中有unicode字符)？有没

我有一个pandasDataFrame,我想从中删除行,其中特定列中字符串的长度大于2.我希望能够做到这一点(每thisanswer)：df[(len(df['columnname'])<2)]但我得到错误：KeyError:u'noitemnamedFalse'我究竟做错了什么？(注意：我知道我可以使用df.dropna()来删除包含任何NaN的行

我在pandasissues报告了这个问题.与此同时,我发布此处希望节省其他时间,以防他们遇到类似的问题.在分析需要优化的进程时,我发现重命名列不在适当位置可以提高x120的性能(执行时间).分析表明这与垃圾收集有关(见下文).此外,通过避免使用dropna方法来恢复预期的性能.以下简短示

我在pandas中有一个大型数据框,除了用作索引的列之外,它应该只有数值：df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,'bad',5],'b':[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5],'item':['a','b','c','d

pd.get_dummies允许将分类变量转换为虚拟变量.除了重建分类变量是微不足道的事实之外,还有一种首选/快速的方法吗？解决方法:In[46]:s=Series(list('aaabbbccddefgh')).astype('category')In[47]:sOut[47]:0a1a2a3b4b5b6c7

大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识python的，他们也开始解决类似leetcode网站上的python编程难题。他们认为在开始使用python分析数据之前，必须熟悉编程概念。资深数据分析师ManuJeevan认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用pytho

最近开始从我的安全地点(R)扩展到Python,并且对Pandas中的细胞定位/选择感到有些困惑.我已经阅读了文档,但我很难理解各种本地化/选择选项的实际意义.>我有理由将.loc或.iloc用于最常用的选项.ix吗？>我明白.loc,iloc,at和iat可以提供.ix无法提供的一些保证的正确性,但我也读过.ix

给出以下(完全矫枉过正的)数据框示例importpandasaspdimportdatetimeasdtdf=pd.DataFrame({"date":[dt.date(2012,x,1)forxinrange(1,11)],"returns":0.05*np.random.randn(10),"dummy":np

为了测试一些功能,我想从字符串创建一个DataFrame.假设我的测试数据如下：TESTDATA="""col1;col2;col31;4.4;992;4.5;2003;4.7;654;3.2;140"""将数据读入PandasDataFrame的最简单方法是什么？解决方法:一种简单的方法是使用StringIO.StringIO(python2)或io.StringIO(python

我有一个包含少量列的pandas数据帧.现在我知道某些行是基于某个列值的异常值.例如列–‘Vol’的所有值都大约为12xx,一个值为4000(异常值).现在我想排除那些有’Vol’列的行.因此,基本上我需要在数据框上放置一个过滤器,以便我们选择所有行,其中某列的值在与平均值相差3个标

我有数据,我想在其中找到NaN的数量,因此如果它小于某个阈值,我将删除这些列.我看了,但没能找到任何功能.有value_counts,但对我来说会很慢,因为大多数值都是不同的,我只想要NaN的数量.解决方法:您可以使用isna()方法(或它的别名isnull(),它也与旧的pandas版本

我在将SeabornJointplot放入多列子图中时遇到问题.importpandasaspdimportseabornassnsdf=pd.DataFrame({'C1':{'a':1,'b':15,'c':9,'d':7,'e':2,'f':2,'g':6,'h':5,&#03

在PythonPandas中,检查DataFrame是否具有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么？我知道函数pd.isnan,但是这会为每个元素返回一个布尔数据框架.Thispost就在这里也没有完全回答我的问题.解决方法:jwilner的回应是现货.我正在探索是否有更快的选择,因为根据我的经验,求平面阵列(奇怪

参见英文答案>Howtojointwodataframesforwhichcolumnvaluesarewithinacertainrange?                                    5个我需要在标识符和条件上合并两个pandas数据帧,其中一个数据帧中的日期在另一个数据帧中的两个日期

有人能指出我的链接或解释大熊猫索引的好处吗？我经常处理表并根据列加入它们,这个加入/合并过程似乎无论如何重新索引事物,所以考虑到我认为不需要,应用索引标准有点麻烦.有关索引的最佳实践的任何想法？解决方法:像dict一样,DataFrame的索引由哈希表支持.查找行基于索引值就像基于

什么是通过更多索引范围(例如10:12和25:28)对数据帧进行切片的pythonic方法？我希望以更优雅的方式：df=pd.DataFrame({'a':range(10,100)})df.iloc[[iforiinrange(10,12)]+[iforiinrange(25,28)]]结果：a10201121253526362737像这样的东西会

我有一个14MBExcelfilewithfiveworksheets,我正在阅读Pandas数据帧,虽然下面的代码有效,但需要9分钟！有没有人有加快速度的建议？importpandasaspddefOTT_read(xl,site_name):df=pd.read_excel(xl.io,site_name,skiprows=2,parse_dates=0,index_col=0,

我有一个超过1000个时间戳(下面)的pandas数据帧,我想循环遍历：2016-02-2214:59:44.561776我很难将这个时间戳分成两列–‘日期’和’时间’.日期格式可以保持不变,但需要将时间转换为CST(包括毫秒).谢谢您的帮助解决方法:我不确定你为什么要首先这样做,但如果你真的必须……

我在pythonpandasDataFrame中有一个列具有布尔值True/False值,但是为了进一步计算,我需要1/0表示.有快速的熊猫/numpy方式吗？编辑：下面的答案在numpy的情况下似乎不成立,给定一个包含整数和True/False值的数组,在这样的数组上返回dtype=object.为了在numpy中继续进行进一

我有一些数据,当我导入它时,我得到以下不需要的列我正在寻找一种简单的方法来删除所有这些'Unnamed:24','Unnamed:25','Unnamed:26','Unnamed:27','Unnamed:28','Unnamed:29','Unnamed:30','Unnamed:31',&

我试图确定Pandas列中是否有一个具有特定值的条目.我尝试用df[‘id’]中的if来做到这一点.我认为这是有效的,除非我给它提供了一个我知道不在df[‘id’]列43中的值,它仍然返回True.当我对仅包含与缺失的iddf匹配的条目的数据框子集[df[‘id’]==43]时,显然没有条目.如何确定P

现在有很多类似的问题,但大多数都回答了如何删除重复的列.但是,我想知道如何创建元组列表,其中每个元组包含重复列的列名.我假设每列都有一个唯一的名称.只是为了进一步说明我的问题：df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[2,4,2,1,9],'C':[1,

我想打印整个数据帧,但我不想打印索引另外,一列是datetime类型,我只想打印时间,而不是日期.数据框如下所示：UserIDEnterTimeActivityNumber01232014-07-0800:09:00141111232014-07-0800:18:008932