我理解如何计算滚动总和,标准或平均值.例：df['MA10']=df['Asset1'].rolling(10).mean()但我不明白计算两个数据帧列之间滚动相关性的语法：df[‘Asset1’]和df[‘Asset2’]该文档未提供有关相关性的任何示例.https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas

第一个数据帧df1：seqida1a212209981NoneNone12209982FundsNone13209983Free_IncomeNone13209984Free_IncomeNone14209985Free_IncomeHybrid和我的第二个数据帧df2：

我有以下多级数据框：Year20162017Quarter3412MonthSepOctNovDecJanFebMarAprMayJunA0.160.950.920.450.300.350.950.880.180.10

我正在尝试从Excel文件中将数据导入到pandas中,但在键入以下内容时出现错误：energy=pd.read_excel('Indicators.xls','Energy',skiprows=17,skip_footer=38,usecols=['C

我在pandas中有一个数据框,如下所示：IDDateElementData_Value0USW000948892014-11-12TMAX221USC002089722009-04-29TMIN562USC002000322008-05-26TMAX2783USC002055632005-11-11TMAX1394USC002002302014

pandas清洗数据常用命令安装jupyternotebook启动jupyter可以在里面编写python代码1、加载数据 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘test.xlsx’))2、显示数据的几行几列（980，13） df.shap3、去除显示信息时中间的省略号 pd.set_option(‘display.width’,N

我有一个数据框,每个唯一的组有4行.所以我需要按列进行分组,使它们成为唯一的,并进行一些聚合,例如max,min,sum和average.但问题是我为某些组提供了所有NaN值(在某些列中)并返回0.是否有可能返回NaN？例如：DFtimeidelconncolumn1column2column3

我有一个像下面这样的pandas数据帧：ABCD07252133112026133629可以有100个列,在上面的例子中我只显示了4个.我想为每一行及其值提取top-k列.我可以使用以下方法获得top-k列：pd.DataFrame({n:df.T[column].nlargest(k).index.to

我有以下数据帧：df=pd.DataFrame({'scene':[{"living":"0.515","kitchen":"0.297"},{"kitchen":"0.401","study":"0.005"},{"study":"0.913"},{},{"ot

这是一个例子,我有这个数据;datetimekeywordCOUNT02016-01-05a_click10012016-01-05a_pv20022016-01-05b_pv15032016-01-05b_click9042016-01-05c_pv12052016-01-05c_click90我想将其转换为这些数据datetim

我见过像这样的pandasql查询：df=pd.DataFrame({'A':[1,2,2],'B':[3,4,5]})sqldf('select*fromdfgroupbyA',locals())这给出了：AB013126我觉得如果没有聚合函数就有一个组很奇怪,但是有人能告诉我在聚合列上使用了哪个函数来将多个值减少为一

这是我的数据框：iterables=[['bar','baz','foo','qux'],['one','two','three','four']]mindex=pd.MultiIndex.from_product(iterables,names=['first','second

我有像这样的熊猫数据框;>dflegspeed110111112113112115119112210210212215219211::我想创建一个新的列rol

我正在尝试将矢量重塑为数组myArray=np.reshape(myVector,[nCol,nRow])但是我收到了折旧警告：FutureWarning:reshapeisdeprecatedandwillraiseinasubsequentrelease.Pleaseuse.values.reshape(...)insteadreturnreshape(newshape,order=order)我用的时

假设我们的数据框设置如下：x=pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,30).reshape(5,6),columns=[f'col{i}'foriinrange(6)])x['col6']=np.nanx['col7']=np.nancol0col1col2col3col4col5col

我有一个非常大的csv文件,记录超过100k.在其中,每个记录是一个具有id和大约20~30个属性的对象.我需要操作它,因此每条记录都是id的三元组,没有空属性和值.我创建了一个简单数据框的示例来举例.给出以下数据框：data=[{'id':1,'shape':'circle','size':10,'color':'green'}

我有一个pandas系列,其中包含每个元素的数组,如下所示：0[0,0]1[12,15]2[43,45]3[9,10]4[0,0]5[3,3]6[0,0]7[0,0]8[0,0]9[3,3]10

我怀疑这是Python中的一个非常基本的功能,我已经查看了可能已经有答案的问题下的建议,但我不认为这是一个重复的问题.我会删除它,如果是的话.挑战：我想在函数中包装df.groupby(pd.TimeGrouper(freq=’M’)).sum(),以便我可以将sum(),mean()或count()指定为该函数中的参数.我在her

我有两个pandasDataFrame,如下所示：df1=pd.DataFrame({('Q1','SubQ1'):[1,2,3],('Q1','SubQ2'):[1,2,3],('Q2','SubQ1'):[1,2,3]})df1['ID']=['a','b','c&#039

我正在努力扩大我的熊猫技能.我有一个像这样的pandas数据框：dfGroup1Group2ProductID0ProductsInternationalX111ProductsInternationalX112ProductsDomesticX113ProductsDomestic

我正在为一个非常稀疏的矩阵运行xgboost模型.我收到了这个错误.ValueError：feature_names必须是唯一的我怎么处理这个？这是我的代码.yprob=bst.predict(xgb.DMatrix(test_df))[:,1]解决方法:根据xgboostsourcecodedocumentation,此错误仅发生在oneplace–在DMatri

我有以下DataFrame：DateA2015-01-01102015-01-02142015-01-05NaN2015-01-06NaN2015-01-07520

我想做的事：#IhavecolnamesinpandasDFsuchas:data2017/012017/022017/03....ABC122208....EFG071612....我想转换col名称：dataJan-2017Feb-2017Mar-2017....ABC1222

我有两个数组：array1=[1,2,3]array2=[10,20,30]我想要下一笔钱：array3=[10+1,10+2,10+3,20+1,20+2,20+3,30+1,30+2,30+3]我怎样才能做到这一点？(我知道可以用两个for循环来完成,但是如果可能的话我想要更有效的东西)注意：这两个数组包含在数据帧(pandas)中解决方法:我

这是我的例子：我首先创建数据帧并将其保存到文件中importpandasaspddf=pd.DataFrame({'col_1':[['a','b','s'],23423]})df.to_csv(r'C:\test.csv')然后df.col_1[0]返回[‘a’,’b’,’s’]列表后来我从文件中读到了它：df_1=pd.read_csv(r'C:\te

我有一个每30分钟有一次气象数据的数据框.使用我的日期时间索引,我需要创建一个带有时间戳的列,但它必须是十进制的.这是以下示例：In[134]:df.index[0:3]Out[134]:DatetimeIndex(['2016-01-0100:30:00','2016-01-0101:00:00','2016-01-0101:30:00'],

我已经使用pandas成功读取了一个csv文件.当我尝试从数据框中打印特定列时,我得到了keyerror.因此,我正在与错误共享代码.importpandasaspdreviews_new=pd.read_csv("D:\\aviva.csv")reviews_new['review']**reviews_new['review']Traceback(mostrecentcalllast):

我有一个9列的文件.其中一列保持着这样的字符串Unique3:107912234-107912321(-)4:107913333-107913322(+)Y:222002110-221002100(+)MT:34330044-343123232(-)X:838377373-834121212(+)〜400,000行,不同的字符串.如何将它分成同一个df中的4个不同的列,如果只有一个分隔符,

是否可以让Python计算csv文件中’NaN'(作为字符串/文本)的数量？尝试使用pandas的read_csv,但是一些具有空白的列也被读作NaN.我所知道的唯一工作方法是使用excel查找’NaN’作为值.谁知道其他方法？提前致谢！解决方法:您可以使用pd.read_csv但是您需要两个参数：na_values和keep_default

我有一个相当大的数据框,看起来有点像这样：|obj1|obj2|obj3||------------------------0|attr1|attr2|attr1|1|attr2|attr3|NaN|2|attr3|attrN|NaN|我是熊猫的新人(ish),但我想不出办法让它看起来像这样：|obj1|obj2|ob