我有一个带有数字数据的Pandas系列,我想找到它的独特值以及它们的频率外观.我使用标准程序#Giventhemy_dataisacolumnofapd.Dataframedfunique=df[my_data].value_counts()printunique这是我得到的结果#-------------------OUTPUT-0.01000046483-0.0

我有一个数据框,下面是我的颜色代码：defcolor(val):iffinal.iloc[1,1]<final.iloc[1,0]:return"background-color:green"else:return"background-color:red"我希望只返回final.iloc[1,1]以获得绿色背景,如果上面的代码适用,我的整个数据

我有这个数据帧：user1user2quantity--------------------------AliceCarol10AliceBob5BobDan2CarolEve7CarolDan100我想按用户1的数量降序对每一行按降序排列.例如：user1user2quantityorder---

在pandas中我有一个表格的数据框：>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'ID':[51,51,51,24,24,24,31],'x':[0,1,0,0,1,1,0]})>>>dfIDx510511510240241241310对于每个’ID’,’x’的值被记录多次,它是

为什么这个操作会失败？例如：a=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,np.nan],'b':[5,np.nan,6,np.nan],'c':[5,1,5,2]})a[['a','b']].fillna(0,inplace=True)并给了我这个警告：SettingWi

我尝试了许多不同的东西来从Access中提取数据并将其放入一个整洁的数据框中.现在我的代码看起来像这样.frompandasimportDataFrameimportnumpyasnpimportpyodbcfromsqlalchemyimportcreate_enginedb_file=r'C:\Users\username\file.accdb'user='user'passw

我试图从数据帧计算特定的分位数值,如下面的代码所示.在单独的行中计算它没有问题.当试图运行最后2行时,我收到错误“AttributeError：’SeriesGroupBy’对象没有属性’分位数(0.25)’”.我怎样才能解决这个问题？importpandasaspdraw_data={'x':[0,1,0,1,0,1,0,1],

我尝试使用df.sort_values(by=’date’)按日期对下面显示的数据框进行排序,但它不起作用.任何想法我怎么能这样做,以确保它正确排序？symboldateopenclosehighlow0GOOG2007-01-03232.77233.56238.09230.321GOOG20

我有220万个数据样本分类到超过7500个类别.我正在使用pandas和sckit-learnofpython这样做.以下是我的数据集示例itemiddescriptioncategory11802974SPROVUH3C1DIFFUSERVUH1TRIPLESpaceheatersArchitectur

我正在尝试根据需要满足的条件列表选择DataFrame的行.这些条件存储在字典中,格式为{column：max-value}.这是一个例子：dict={‘name’：4.0,’sex’：0.0,’city’：2,’age’：3.0}我需要选择所有DataFrame行,其中相应的属性小于或等于字典中的相应值.我知道根据两个或多个条件选择行我

我正在尝试自学python,我想从学习如何进行蒙特卡罗分析开始(我是一名使用MCA的贸易科学家).我正在尝试编写一个程序,它将执行7个变量的蒙特卡洛模拟,以计算给定公式的可能结果的范围.我非常擅长python.我有VBA的经验,但我还在学习python.我在网上找到的所有例子都与金融有关,不幸

考虑以下In[214]:df=pd.DataFrame(index=range(4,8),data=[33,22,11,00])In[215]:dfOut[215]:043352261170我想颠倒第一列的顺序,但保持索引的当前顺序,所以df看起来像40511622733我似乎无法找到正确的reset_index,reindex等来实

输入中有一个pandas数据帧：store_iditem_iditems_solddate1102015-12-281212015-12-281102015-12-282202015-12-28211

我有一个如下数据框：genderdoctornamefemaleAmaleBmaleAfemaleCfemaleB如何根据医生的姓名进行性别价值计数？解决方法:除了groupby之外,如果您正在寻找交叉表数据帧视图.有两种直接的方法可以做到这一点.使用pd.crosstabIn[

我必须考虑数据帧的两个不同列的值.使用乘法然后除法计算它们并将结果放入新列.我写这个,但它不起作用：forxinrange(len(df1)):ifdf1.iloc[x,4]isnot'NaN':number1=float(df1.iloc[x,4])ifdf1.iloc[x,8]isnot'NaN':nu

请帮我找到解决方案：我有一个PandasDataFrame,其中包含网站访问者和访问日期.现在我想知道,有多少人访问过一次,两次等等.我从表开始：Visitor|Date---------------------A|Jan-1stB|Jan-1stC|Jan-2ndD|Jan-2ndA|

如何筛选包含另一列的列？例如,如果我们有两个列A,B的DT,我们可以用B.contains(A)过滤行吗？不仅B包含来自DT的所有A的一些A值,而且只是在一行中.AB'lol''lolec''ram''rambo''ki''pio'Result:AB'lol''lolec'&#039

如果我有数据DateValues2005-01102005-02202005-03302006-01402006-02502006-0370如何更改年份栏？像这样Date20152016011040022050033070谢谢.解决方法:您可以在pivot中使用split：df[['year','mont

我有以下Dataframe：dfOut[23]:PplNumRoomNumValue0102651112170220297321285420415212144通常,PplNum和RoomNum是这样生成的,它将始终遵循

df=pd.DataFrame({'Col1':['label1','label1','label2','label2','label3','label3','label4'],'Col2':['a','d','b',&

是否有快速pythonic方式来转换此表index=pd.date_range('2000-1-1',periods=36,freq='M')df=pd.DataFrame(np.random.randn(36,4),index=index,columns=list('ABCD'))In[1]:dfOut[1]:ABC

前面几节说一些沉闷的概念，你若看了估计已经心生厌倦，我也是。所以，找到了一个理由来说一个有兴趣的话题，就是数据分析。是什么理由呢？就是，机器学习的处理过程中，数据分析是经常出现的操作。就算机器对大量样本预测了结果，那对结果进行数据分析与展示，也是经常遇到的标准作业，所以，这一次，来看

我有一个像下面这样的pandas数据帧：ABUS,65,AMAZON2016US,65,EBAY2016我的目标是看起来像这样：ABcountrycodecomUS.65.AMAZON2016US65AMAZONUS.65.AMAZON2016US65EBAY我知

我正在使用pandasgroupby并希望应用该功能从组中的项目创建一个集合.以下不起作用：df=df.groupby('col1')['col2'].agg({'size':len,'set':set})但以下工作：defto_set(x):returnset(x)df=df.groupby('col1')['col2'].agg({&#

我有一个pandasDateTimeIndex.我想在每个日期添加十五天.importpandasaspdtidx=pd.date_range(end='2016-04-30',freq='M',periods=2)tidxDatetimeIndex(['2016-03-31','2016-04-30'],dtype='datetime64[ns]',freq=

我在数据帧df1中有一组列(col1,col2,col3)我在数据帧df2中有另一组列(col4,col5,col6)假设这两个数据帧具有相同的行数.如何生成在df1和df2之间进行成对相关的相关表？桌子看起来像col1col2col3col4......col5......col6......我使用df1.corrwi

我正在尝试确定对我的数据进行简单调整的最佳方法：importpandasdfn=pandas.DataFrame({"A":['aaa','bbb','aaa','bbb'],"B":[1,10,2,30],"C":[2,0,3,

我有一个如下所示的数据框：typeprice1price20A5450.031980.01B5450.020000.02C15998.018100.0我想要的是一个聚类条形图,它将“类型”与“价格”进行对比.最终目标是一个图表,每种类型有两个条形,一个

我有一个包含四列的csv文件.我这样看了：df=pd.read_csv('my.csv',error_bad_lines=False,sep='\t',header=None,names=['A','B','C','D'])现在,字段C包含字符串值.但在某些行中存在非字符串类型(浮点数或数字)值.如何删除这些行？我正在使用Pandas版本0.18.1.解决方法

我正在使用pd.date_range(start_date,end_date,freq=’W-MON’)在start_date=2017-01-01和end_date=2017-12-31之间的每个星期一生成每周频率日期时间,这意味着大约4个日期时间是每月生成.如何每月产生8个日期时间,即每周产生2个日期时间,但是在一周的不同日期,比如星期一和星