我尝试运行以下代码.顺便说一句,我是python和sklearn的新手.importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#dataimportandpreparationtrainData=pd.read_csv('train.csv')train=trainData.valuestestData=pd.rea

我有一个包含多个级别的数据框,例如：idx=pd.MultiIndex.from_product((['foo','bar'],['one','five','three''four']),names=['first','second'])df=pd.Dat

Pythonpandas有一个pct_change函数,我用它来计算数据帧中股票价格的回报：ndf['Return']=ndf['TypicalPrice'].pct_change()我使用以下代码获取对数返回,但它提供与pct.change()函数完全相同的值：ndf['retlog']=np.log(ndf['TypicalPrice'].astype('float64')df[&#

我有一个带有混合类型列的pandas数据帧,我想将sklearn的min_max_scaler应用于某些列.理想情况下,我想在适当的位置进行这些转换,但还没有想出办法.我编写了以下代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportpreprocessingscaler=preprocessing.MinMaxSca

我有以下数据帧.df.head(30)struct_idresNumscore_type_namescore_value042949672971omega0.064840142949672971fa_dun2.185618242949672971fa_dun_dev0.000027342949672971

我有pandasDataFrame,我是用concat编写的.一行由96个值组成,我想从值72中拆分DataFrame.这样一行的前72个值存储在Dataframe1中,而下一个24个值存储在Dataframe2中.我创建我的DF如下：temps=DataFrame(myData)datasX=concat([temps.shift(72),temps.shift(71),temps.shi

我需要从sklearn.ensemble中调整RandomForestRegressor.forest=ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters)model=forest.fit(train_fold,train_y)yhat=model.predict(test_fold)这段代码一直有效,直到我对数据进行了一些预处理(train_y).错误消息说：D

我试图找出在熊猫数据帧上执行搜索和排序的最快方法.下面是我想要完成的数据帧之前和之后.之前：flightToflightFromtoNumfromNumtoCodefromCodeABCDEF12345680008000DEFXYZ45689399999999AAA

我将pandas数据帧存储为包含MultiIndex的pytable.MultiIndex的第一级是对应于userID的字符串.现在,大多数userID长度为13个字符,但其中一些长度为15个字符.当我追加包含longuserID的记录时,pytables会引发错误,因为它需要13个字符的字段.ValueError('Tryingtostoreastring

假设我有一个如下所示的数据框：df=pd.DataFrame(index=list('abcde'),data={'A':range(5),'B':range(5)})dfOut[92]:ABa00b11c22d33e44假设这个数据帧已经存在,我怎么能简单地在列索引中添加一个级别’C’,所以我得到了这个：dfOut[

我正在尝试以下代码df=pd.DataFrame([[23,52],[36,49],[52,61],[75,82],[97,12]],columns=['A','B'])df['C']=np.where(df['A']>df['C'].shift(),df['A'],df['C'].shift())print(df)

我正在查询SQL数据库,我想使用pandas来处理数据.但是,我不确定如何移动数据.以下是我的输入和输出.importpyodbcimportpandasfrompandasimportDataFramecnxn=pyodbc.connect(r'DRIVER={MicrosoftAccessDriver(*.mdb,*.accdb)};DBQ=C:\users\bartogre\desktop\Corp

我有一个Pandas数据框’df’,其中我想逐列执行一些缩放.>在列’a’中,我需要将最大数字设置为1,将最小数字设置为0,并将所有其他数字相应地进行扩展.>但是,在“b”列中,我需要将最小数字设置为1,将最大数字设置为0,并将所有其他数字相应地进行传播.是否有Pandas功能来执行这两个

我有一个名为xiv的pandasDataFrame对象,它有一列int64Volume测量值.In[]:xiv['Volume'].head(5)Out[]:0252000148400026200031680004232000Name:Volume,dtype:int64我已阅读其他帖子(如this和this),提出以下解决方案.但是当我使用任何一种

我正在尝试将PandasDF转换为Spark.DF头：10000001,1,0,1,12:35,OK,10002,1,0,9,f,NA,24,24,0,3,9,0,0,1,1,0,0,4,54310000001,2,0,1,12:36,OK,10002,1,0,9,f,NA,24,24,0,3,9,2,1,1,3,1,3,2,61110000002,1,0,4,12:19,PA,10003,1,1,7,f,NA,74,74,0,2,15,2,0,2,3,1,2,2,691码：d

使用groupby和并行的最有效方法是在pandas中应用过滤器？基本上我要求SQL中的等价物select*...groupbycol_namehavingcondition我认为有很多用例,包括条件均值,总和,条件概率等,这些都会使这样的命令非常强大.我需要一个非常好的性能,所以理想情况下这样的命令不会是在p

继承还是不继承？Pandas子类化问题的最新内容是什么？(大多数其他线程都是3-4岁).我希望做点像……importpandasaspdclassSomeData(pd.DataFrame):#MethodspassClsInstance=SomeData()#CreateanewcolumnonClsInstance?解决方法:这就是我做到的.我

我已经看到了将一个列/系列爆炸成Pandas数据帧的多个列的主题的一些变化,但我一直在尝试做一些事情而不是真正成功地使用现有的方法.给定一个像这样的DataFrame：keyvalid2foooranges2barbananas2bazapples3foograpes3barkiwi

有没有更好的方法来确定Pandas和/或NumPy中的变量是否为数字？我有一个自定义字典,dtypes作为键,数字/不作为值.解决方法:您可以使用np.issubdtype来检查dtype是否是np.number的子类型.例子：np.issubdtype(arr.dtype,np.number)#wherearrisanumpyarraynp.issubdtype(df['

如果我有一个包含以下列的数据框：1.NAMEobject2.On_Timeobject3.On_Budgetobject4.%actual_hrfloat645.Baseline

我正在尝试使用特定索引名称“e”向DataFrame添加新行.numbervariablevaluesaNaNbanktrueb3.0shopfalsec0.5markettruedNaNgovernmenttrue我尝试了以下但是它创建

给定以下形式的方形pandasDataFrame：abca1.5.3b.51.4c.3.41我怎样才能融化上三角形才能得到RowColumnValueaa1ab.5ac.3bb1bc.4cc

我的dataFrame有以下结构：Index:1008entries,Trial1.0toTrial3.84Datacolumns(total5columns):CHUNK_NAME1008non-nullvaluesLAMBDA1008non-nullvaluesBETA1008non-nullvaluesHIT_

我想计算给定列中的运行总和(当然不使用循环).需要注意的是,我有另一列指定何时将运行总和重置为该行中存在的值.最佳解释如下：resetvaldesired_col0011105620410312241-1-150656

给定Pandas数据帧如下：dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6),index=dates,columns=list('A'))A2013-01-010.8475282013-01-020.2041392013-01-030.8885262013-01-040.76977

我有一个数据框,可能有也可能没有相同值的列.例如rowAB190270350420我想回来rowA19273542是否有一种简单的方法来识别是否存在这

我有一个MEMSIMU,我一直在收集数据,我正在使用pandas从中获取一些统计数据.每个循环收集6个32位浮点数.对于给定的集合运行,数据速率是固定的.数据速率在100Hz和1000Hz之间变化,收集时间长达72小时.数据保存在平面二进制文件中.我这样读了数据：importnumpyasnpimportpandas

Python数据分析入门与实践这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、Matplotlib进行数据图形化展示； 在数据分析和处理领域，毫无疑问，Python是主流语言，其原因在于：Python语

我正在运行安装了Pandas0.11.0库的Python2.7.我一直在寻找一个没有找到这个问题的答案,所以我希望有人比我有解决方案更有经验.让我们说我的数据,在df1中,如下所示：DF1=zipxyaccess1231141231161331231452231673

我有一个带有Multiindex的数据框,想要修改Multiindex的一个特定级别.例如,第一级可能是字符串,我可能想要从该索引级别删除空格：df.index.levels[1]=[x.replace('','')forxindf.index.levels[1]]但是,上面的代码会导致错误：TypeError:'FrozenList'doesnotsupportm