如何将JSON文件转换为数据帧以进行一些转换.例如,如果JSON文件读取：{"FirstName":"John","LastName":"Mark","MiddleName":"Lewis","username":"johnlewis2","password":"2910"}我怎样才

我正按照县编制一份前3种作物的表格.有些县的农作物品种相同.其他县以不同的顺序拥有相同的作物品种.df1=pd.DataFrame({"County":["Harney","Baker","Wheeler","HoodRiver","Wasco","Morrow","Union","Lake&quo

我有一个列表,每个条目都是公司名称companies=['AA','AAPL','BA',.....,'YHOO']我想为列表中的每个条目创建一个新的数据帧.就像是(伪代码)forcincompanies:c=pd.DataFrame()我已经找到了一种方法来做到这一点,但找不到它.有任何想法吗？解决方法:你可以

我用pandas在python中导入一个.csv文件.这是.csv的文件格式：a1;b1;c1;d1;e1;...a2;b2;c2;d2;e2;........这是如何得到它：frompandasimport*csv_path="C:...."data=read_csv(csv_path)现在,当我打印文件时,我得到了：0a1;b1;c1;d1;e1;...1a2;b2;c2;d2;e2;

参见英文答案>DeletecolumnfrompandasDataFrame                                    14个我的数据框看起来像这样：importpandasimportnumpyasnpdf=DataFrame(np.random.rand(4,4),columns=list('abcd'))dfa

在pandas中,给定一个DataFrameD：+-----+--------+--------+--------+||1|2|3|+-----+--------+--------+--------+|0|apple|banana|banana||1|orange|orange|orange||2|banana|apple|orange||3|NaN

我有一个像元组的列表data=[('r1','c1',avg11,stdev11),('r1','c2',avg12,stdev12),('r2','c1',avg21,stdev21),('r2','c2',avg22,stdev22)]我想将它们放入一个pandasDataFrame中,其中第一列

我有一个具有大量功能的数据集,因此分析相关矩阵变得非常困难.我想绘制一个相关矩阵,我们使用pandas库中的dataframe.corr()函数.是否有任何内置函数由pandas库提供以绘制此矩阵？解决方法:您可以使用matplotlib中的pyplot.matshow()：importmatplotlib.pyplotaspltplt.matshow(

我对以下代码行的语法感到困惑：x_values=dataframe[['Brains']]数据框对象由2列(大脑和身体)组成BrainsBodies42343223当我打印x_values时,我得到这样的东西：Brains042132就dataframe对象的属性和方法而言,我知道pandas文档,但是双括号语法让我感到

我有一个csv文件.我读了它：importpandasaspddata=pd.read_csv('my_data.csv',sep=',')data.head()它的输出如下：idcitydepartmentsmscategory01khirevenueNaN002lhrrevenuegood103lhr

这个想让同一个人的one_hot编码合并,第一列是人名,第二列是物品名，就是第一行写成100111做法：先get_dummies(),然后写一句groupbynamesum即可

我一直试图解决这个问题.我试图从DB_user列中删除非ASCII字符并尝试用空格替换它们.但我不断收到一些错误.这就是我的数据框的外观：+-----------------------------------------------------------|DB_usersourcecount|

我的PandasDataframe框架看起来像这样1.2013-10-0909:00:052.2013-10-0909:05:003.2013-10-0910:00:004.............5.............6.............7.2013-10-1009:00:058.2013-10-1009:05:009.2013-10-1010:00:00我希望数据位于9到10

这已在前面讨论过,但答案相互矛盾：>in-placeisgood!>in-placeisbad!我想知道的是：>为什么inplace=False是默认行为？>什么时候改变它好？(好吧,我被允许改变它,所以我想这是有原因的).>这是安全问题吗？也就是说,由于inplace=True,操作是否会失败/行为异常？>我是否可以提前知

我有一个包含这样的列的数据框：ABC04567765A中可能的值范围仅为0到7.另外,我有一个包含8个这样的元素的列表：List=[2,5,6,8,12,16,26,32]//Thereareonly8elementsinthislist如果A列中的元素是n,我需要在新列中插入List中的第n个元素,比如’D’.

我正在尝试使用三列的阈值来过滤pandas数据帧importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[6,2,10,-5,3],"B":[2,5,3,2,6],"C":[-5,2,1,8,2]})df=df.loc[(df.A>0)&(df.B>2)&am

我试图将我的输出转换为熊猫数据框,我正在努力.我有这个清单my_list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]我想创建一个包含3列和3行的pandas数据框.我尝试使用df=pd.DataFrame(my_list,columns=list("abc"))但它似乎对我不起作用.任何帮助,将不胜感激.解决方法:你需要转换列表到num

我有一个像这样的pandas数据框：admitgpagrerank03.61380313.67660313.19640402.935204现在我想获得pandas中的行列表,如：[[0,3.61,380,3],[1,3.67,660,3],[1,3.19,640,4],[0,2.93,520,4]]我该怎么做？解决方法:

我有一个数据框,其中一列是我的每个用户所属的组列表.就像是：indexgroups0['a','b','c']1['c']2['b','c','e']3['a','c']4['b','e']我想要做的是创建一系列虚拟

我想用Pandas的to_sql函数创建一个MySQL表,它有一个主键(在mysql表中有一个主键通常很好),如下所示：group_export.to_sql(con=db,name=config.table_group_export,if_exists='replace',flavor='mysql',index=False)但这会创建一个没有任何主键的表(甚至没有任何索

我肯定在这里遗漏了一些简单的东西.尝试在大多数具有相同列名的pandas中合并两个数据帧,但是右边的数据帧有一些左边没有的列,反之亦然.>df_mayidquantityattr_1attr_2012001122311231911

如何在条形图中的条形图上方添加值的标签：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.DataFrame({'Users':['Bob','Jim','Ted','Jesus','James'],'Score':[10,2,5,6,7],})

如何将特殊字符更改为通常的字母？这是我的数据帧：In[56]:citiesOut[56]:TableCodeCountryYearCityValue240ÅlandIslands2014.0MARIEHAMN11437.01240ÅlandIslands2010.0MARIEHAMN5829.5

我已经把我的系列强制转换为dtype=datetime64[ns]的日期时间列(尽管只需要一天的分辨率……不知道如何更改).importpandasaspddf=pd.read_csv('somefile.csv')column=df['date']column=pd.to_datetime(column,coerce=True)但绘图不起作用：ipdb>column.plot(k

当日期列的值在日期列表中时,我想从pandas数据帧中删除行.以下代码不起作用：a=['2015-01-01','2015-02-01']df=df[df.datecolumnnotina]我收到以下错误：ValueError:ThetruthvalueofaSeriesisambiguous.Usea.empty,a.bool(),a.item(),a.any()ora.all().

有什么区别：pandasdf.loc[：,(‘col_a’,’col_b’)]和df.loc[：,[‘为col_a’,‘col_b’]]下面的链接没有提到后者,虽然它有效.拉两个视图？首先是拉视图而第二个是拉副本吗？喜欢学习熊猫.http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

我正在使用Pandas数据帧,并希望创建一个新列作为现有列的函数.我没有看到df.apply()和np.vectorize()之间的速度差异的很好的讨论,所以我想我会在这里问.Pandasapply()函数很慢.根据我的测量结果(在下面的一些实验中显示),使用np.vectorize()比使用DataFrame函数apply()快25倍(或

我有一个数据框,分组,多指数列如下：importpandasaspdcodes=["one","two","three"];colours=["black","white"];textures=["soft","hard"];N=100#lengthofthedataframedf=pd.DataFrame({&#

DataFrame的这些操作和Series很相似，这里简单介绍一下。一，应用apply()函数应用于轴级别，applymap应用于元素级别：DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)DataFrame.applymap(self,func)定义一个函数fun，使用apply()函数把fun应用

做的时候：importpandasx=pandas.read_csv('data.csv',parse_dates=True,index_col='DateTime',names=['DateTime','X'],header=None,sep=';')使用此data.csv文件：1449054136.83;1