我有一个pandas数据帧：arrays=[['Midland','Midland','Hereford','Hereford','Hobbs','Hobbs','Childress','Childress','Reese','Reese','San

所以我有一个数据帧df1,如下所示：ABC1foo12California2foo22California3bar8RhodeIsland4bar32RhodeIsland5baz15Ohio6baz26Ohio我希望按列A进行分组,然后将列B加

在R中,当您需要根据您可以执行的列的名称检索列索引时idx<-which(names(my_data)==my_colum_name)有没有办法对pandas数据帧做同样的事情？解决方法:当然,你可以使用.get_loc()：In[45]:df=DataFrame({"pear":[1,2,3],"apple":[2,3,4],"orange":[3,4,5]})In[46]:d

我在名为train的数据帧中有一个类型为string(object)的列I_DATE,如下所示.I_DATE28-03-20122:15:00PM28-03-20122:17:28PM28-03-20122:50:50PM如何将I_DATE从字符串转换为数据时格式&指定输入字符串的格式.我看到了一些答案,但它不适用于AM/PM格式.另外,如何根

我将包含150,000行的csv文件读入pandas数据帧.此数据框有一个字段“日期”,日期格式为yyyy-mm-dd.我想从中提取月,日和年,并分别复制到数据框的列,’月’,’日’和’年’.对于几百条记录,以下两种方法都可以正常工作,但对于150,000条记录,这两种方法都需要花费很长的时间来执行.对

我有一个大的csv文件,大约600mb,有1100万行,我想创建像枢轴,直方图,图形等统计数据.显然,我只想正常阅读它：df=pd.read_csv('Check400_900.csv',sep='\t')不起作用所以我发现迭代和chunksize在类似的帖子,所以我用df=pd.read_csv('Check1_900.csv',sep='\t',iterator=T

我在pandas中有一个DataFrame,其中一些数字用科学记数法(或指数表示法)表示,如下所示：idvalueid1.00-4.22e-01value-0.421.00e+00percent-0.721.00e-01played0.03-4.35e-02money

我对PyQt很新,我正在努力填充QTableView控件.我的代码如下：defdata_frame_to_ui(self,data_frame):"""DisplaysapandasdataframeintotheGUI"""list_model=QtGui.QStandardItemModel()i=0fo

参见英文答案>Howtounnest(explode)acolumninapandasDataFrame?                                    11个假设我有以下PandasDataframe：df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[[1,2],[2,3,4],[5]]})ab01

为什么pandas会区分Series和单列DataFrame？换句话说：Series类存在的原因是什么？我主要使用日期时间索引的时间序列,这可能有助于设置上下文.解决方法:引用Pandasdocspandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False)Two-dimensionalsize-mutab

我有一个熊猫系列sf：[email protected][1.0,0.0,0.0][email protected][2.0,0.0,0.0][email protected][1.0,0.0,0.0][email protected][4.0,0.0,0.0][email protected][1.0,0.0,3.0][email protected][1.0,5.0,0.0]我想将其转换为以

我用python2.7.7安装了Anaconda.但是,每当我运行“importpandas”时,我都会收到错误：“ImportError：Cextension：ynotbuilt.如果你想从源目录导入pandas,你可能需要运行’pythonsetup.pybuild_ext–inplace’首先构建C扩展.“我尝试运行建议的命令,但它说明了skipping'panda

我正在尝试使用熊猫系列绘制多色线.我知道matplotlib.collections.LineCollection将大大提升效率.但是LineCollection要求线段必须是浮点数.我想使用pandas的数据时间索引作为x轴.points=np.array((np.array[df_index.astype('float'),values]).T.reshape(-1,1,2))segments

我正在尝试将GoogleCloudStorage存储桶中的csv文件读取到熊猫数据框中.importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlinefromioimportBytesIOfromgoogle.cloudimportstoragestorage_client=storage.Client()bucke

我有以下pandas数据帧Top15：    我创建了一个列,用于估算每人可引用文档的数量：Top15['PopEst']=Top15['EnergySupply']/Top15['EnergySupplyperCapita']Top15['CitabledocsperCapita']=Top15['Citabledocuments']/Top15['P

我有动力使用熊猫滚动功能来执行滚动多因素回归(这个问题不是关于滚动多因素回归).我希望我能够在df.rolling(2)之后使用apply并获取生成的pd.DataFrame,用.values提取ndarray并执行必要的矩阵乘法.它没有那么成功.这是我发现的：importpandasaspdimportnumpyasnpnp.rand

如何获得NumPy中的指数加权移动平均值,就像下面的pandas一样？importpandasaspdimportpandas_datareaderaspdrfromdatetimeimportdatetime#Declarevariablesibm=pdr.get_data_yahoo(symbols='IBM',start=datetime(2000,1,1),end=datetime(2012,1,1)).reset

参见英文答案>HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas?                                    13个我有一个小数据帧,比如说这个：Mass32Mass44120.5767030.496159130.5766580.495832140.576703

我见过：>howdoIfindtheclosestvaluetoagivennumberinanarray?>HowdoIfindtheclosestarrayelementtoanarbitrary(non-member)number?.这些与香草Python有关,而不是熊猫.如果我有这个系列：ixnum0116243542我输入3,我

任务示例：data=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])idx=np.array([2,0,1,1,2,0,1,1,2])预期结果：binned=np.array([2,6,3,4,7,8,1,5,9])约束：>应该快.>应为O(nk),其中n是数据长度,k是bin的数量.>应该是稳定的,即保留在箱内的订单.明显的解决方

在单元测试一些函数的上下文中,我试图使用pythonpandas建立2个DataFrame的相等性：ipdb>expect122012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>dfidentifier12timestamp2012-01-0100

我正在使用以下df：c.sort_values('2005',ascending=False).head(3)GeoNameComponentNameIndustryIdIndustryClassificationDescription2004200520062007200820092010201120122013201437926AlabamaReal

我正在尝试用Pandas获取dataframedf的行数,这是我的代码.方法1：total_rows=df.countprinttotal_rows+1方法2：total_rows=df['First_columnn_label'].countprinttotal_rows+1两个代码片段都给我这个错误：TypeError:unsupportedoperandtype(s)for+:‘insta

我刚刚将pandas从0.17.1更新到0.21.0以利用一些新的功能,并遇到matplotlib的兼容性问题(我也更新到最新的2.1.0).特别是,Timestamp对象似乎发生了显着变化.我碰巧有另一台机器仍在运行旧版本的pandas(0.17.1)/matplotlib(1.5.1),我曾用它来比较差异：两个版本都显示我的DataFrame

有一个如下所示的数据框,它有一个不干净的列’id’,它应该是数字列id,name1,A2,B3,Ctt,D4,E5,Fde,G是否有一种简洁的方法来删除行,因为tt和de不是数值tt,Dde,G使数据帧干净？id,name1,A2,B3,C4,E5,F解决方法:您可以使用字符串isnum

我知道这个问题有很多主题,但没有一种方法适合我,所以我发布了我的具体情况我有一个如下所示的数据框：data=pd.DataFrame([[1,0],[0,1],[1,0],[0,1]],columns=["sex","split"])data['sex'].replace(0,'Female')data['sex'].replace(1,'Male')data

在Pandas中,当我选择一个只在索引中有一个条目的标签时,我会返回一个系列,但是当我选择一个包含多个条目的条目时,我会返回一个数据框.这是为什么？有没有办法确保我总能找回数据框？In[1]:importpandasaspdIn[2]:df=pd.DataFrame(data=range(5),index=[1,2,3,3,3])

我在pandasDataFrame中有一个列,我想在一个空格上拆分.使用DataFrame.str.split(”)分割很简单,但我不能从最后一个条目创建一个新列.当我.str.split()列我得到一个数组列表,我不知道如何操纵它来获取我的DataFrame的新列.这是一个例子.该列中的每个条目都包含“符号数据价格”,

考虑以下熊猫系列和情节importpandasaspdimportnumpyasnps=pd.Series(np.random.lognormal(.001,.01,100))ax=s.cumprod().plot()ax.set_title('MyLogNormalExample',position=(.5,1.02),backgroundcolor='black',color=&#03

我正在研究“PythonForDataAnalysis”,我不了解特定的功能.添加两个pandas系列对象将自动对齐索引数据,但如果一个对象不包含该索引,则返回为NaN.例如来自书：a=Series([35000,71000,16000,5000],index=['Ohio','Texas','Oregon','Utah'])b=Series([NaN,71000,16000,35000]