我最近升级了我的熊猫版本。我现在安装了最新的稳定版本： pd.__version__ Out[5]: '0.10.1' 在这次升级之前，这是数据帧在qtconsole外壳中的显示方式（这不是我的屏幕截图，只是我在web上找到的一个） 最新版本的pandas也使用了不同的方法来设置显示选项 熊猫希望您使用set\u选项，而不是使用pd.set\u打印选项，配置如下： pd.set_option('display.notebook_repr_html', True) 升级pandas版本后，q

我有一个数据帧df1，其中索引是DatetimeIndex，有5列，col1，col2，col3，col4，col5 我有另一个df2，它有一个几乎相等的datetimeindex（df1中可能缺少df1的某些天），还有一个“Value”列 当日期相同时，我想将df1乘以df2的值。但不是所有列的col1…col5，只有col1…col4 我可以看到有可能乘以col1*Value，然后乘以col2*Value，以此类推。。。并组成一个新的数据帧来取代df1 有更有效的方法吗？您可以通过对第二个数

我是齐柏林飞艇的新手。我有一个用例，其中我有一个熊猫数据框架。我需要使用齐柏林飞艇的内置图表来可视化集合。我这里没有明确的方法。我的理解是，齐柏林飞艇可以将数据可视化，如果它是RDD格式。所以，我想将pandas数据帧转换为spark数据帧，然后进行一些查询（使用sql），我将可视化。 首先，我尝试将pandas数据帧转换为spark，但失败了 %pyspark import pandas as pd from pyspark.sql import SQLContext print sc df

我有一个三级多索引的熊猫数据帧。我想提取前两个索引中的“对角线”。即，提取前两个指数相等的值，而第三个指数取所有可能的值 下面是生成这样一个数据帧的示例代码 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame() d = 0 e = 1 for A in xrange(3): for B in xrange(3): for C in xrange(2): df = df.append

我有以下数据 id starting_point ending_point Date A 2525 6565 25/05/2017 13:25:00 B 5656 8989 25/01/2017 10:55:00 A 1234 5656 20/05/2017 03:20:00

我有一个简单的CSV，有两列： ErrorWeek（一年中周数的数字） ErrorCount（针对给定周内的错误数） 我将CSV数据读入熊猫数据框，如下所示： df = pd.read_csv("Errors.csv", sep=",") X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df['ErrorWeek'], df['ErrorCount'], random_state=0) df.head（）显示： 到目前为止还不

这可能是一个bug吗？当我对groupby对象使用descripe（）或std（）时，我得到了不同的答案 import pandas as pd import numpy as np import random as rnd df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', ...: 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], ...:

本页似乎记录了pad和ffill，就好像它们是同义词一样 这两者之间有什么区别吗？或者它们真的可以互换吗？是的，它们是同一事物的同义词-向前填充。启动IPython终端会话并键入pd.DataFrame.fillna？查看参数说明。特别是, 方法：{'backfill'，'bfill'，'pad'，'ffill'，无}，默认值无 用于填充重新索引系列中的孔的方法 pad/ffill：将上一个有效观察向前传播到下一个有效观察 backfill/bfill：使用下一个有效观察值来填充间隙

我有以下数据帧 import numpy as np import pandas as pd import scipy as sc import scipy.stats as sct d= {'col1': [1, 2,5,0.6], 'col2': [3, 4,1,0.8]} df = pd. DataFrame(data=d) 我想在该数据帧中添加两个新列，但两个新列的元素是col1和col2的随机泊松分布 我使用以下编码来生成新列（col3和col4） 这是我的数据框的一个小例子

我现在有一个函数和一个循环。目的是遍历数据帧中的每一列，如果索引值小于functino定义的值，则给出一个值0，如果不保留为当前值 它正在工作，但需要很长时间才能运行。有人能想出更好的办法吗？我觉得我应该使用loc或iloc，但不确定如何应用 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 20, [5, 3]), columns=['A', 'B', 'C']) A B C 0 6 19 14 1 10 7 6 2 18 10

所以我有ID，日期的数据，以及他们那天是否有活动 ID DATE DONE 1 2009-1-3 Yes 1 2009-1-15 Yes 2 2009-9-3 Yes 3 2009-10-7 No 1 2009-12-1 Yes 3

我在Jupyter工作，有很多专栏，很多都是关于日期的。我想创建一个循环，该循环将返回一个新列，其中两个同名列之间的日期差 例如： df['Site Visit ACD'] df['Site Visit ECD'] df['Sold ACD (Loc A)'] df['Sold ECD (Loc A)'] 新列将有一列df[‘现场访问周期’]=ACD和ECD之间的日期差。通常，它总是包含“ACD”的列减去包含“ECD”的列。我怎么写这个 感谢您的帮助 以下代码将执行以下操作： 查找相似的列（使

我有大量的数据 frame = pd.DataFrame(res) groupedData = frame.groupby(['objectType','userId','actionType']).size() (pd.DataFrame(data=groupedData)).to_excel(writer,'sheet2') writer.save() 我如何通过使用多处理或并行来加速它

我有一个如下的数据帧 df2=pd.DataFrame({ “姓名”：[‘托马斯’、‘托马斯’、‘托马斯·约翰’]， “信用证”：[12001300900]， “心情”：[‘悲伤’、‘快乐’、‘快乐’] }) 我试着把它分类如下 aggrFDColumnDetails={ “语气”：pd.Series.mode， “信用证”：“金额” } df2.groupby（['Name']）.agg（aggrFDColumnDetails） 但它抛出了以下错误 Exception: Must prod

我有一个关于电影的数据框 栏目包括：评级、性别、年龄、职业、邮政编码、电影名称 如果我执行如下透视表 df.pivot_table('rating', index = 'title', columns = ["occupation",'gender'], aggfunc ='mean') 它是否自动计算每个性别的平均评分，然后将其放在相应的职业下？从结果来看，这似乎是正确的，但我只是想确定一下 我认为代码是正确的，应该简化为省略aggfunc，因为默认函数是np.mean： df = df.p

我想在watson参加Kaggle titanic竞赛，但不幸的是watson IBM Studio无法处理我的请求 有人知道为什么吗？ 我找到了解决办法。这是一般设置问题

我想阅读由三列组成的CSV文件：公司编号、股票代码、业务描述。“业务描述”列包含公司的大量信息 （ex）Albemarle Corporation是一家专业化学品的开发商、制造商和销售商，旨在满足其客户的需求™ 全球一系列终端市场的需求。 该公司服务的终端市场包括能源储存、石油精炼、消费电子、建筑、汽车、润滑油、制药、作物保护和定制化学服务 当我使用pd.read_CSV时，它在从第一行到最后一行读取第一列和第二列之后开始读取description列 我该怎么办 您能发布阅读文件后您的数据框的外

我有df，例如2列：Col1，Col2，我想选择和设置值 df.loc[df['Col1'] == "SomeValue", 'Col2'][beginningIndex:endingIndex] = np.nan 但是，这实际上并没有设置值，当我稍后访问同一位置时，值没有更改。这是调用链接索引，不起作用。您应该尝试df.loc[df.index.to_series（）.between（beginIdx，endIdx）&df['Col1'].eq（“SomeValue”），'Col2']=np

我有一个如下所示的数据框 ID ideal_appt_time service_time 1 2020-01-06 09:00:00 22 2 2020-01-06 09:30:00 15 1 2020-01-08 14:00:00 42 2 2020-01-12 01:30:00 5 我想以分钟为单位添加服务时间，并创建名为finish的新专栏 预期产出：

我有第一个数据帧df： cur_cost_id cur_sales_id product_description date_facture 2020-01-01 00:20:09 2 1 io 2020-01-01 00:25:12 2

我刚从0.24升级到pandas 1.1，我觉得我好像失去了理智。你真的不能再用日期索引DatetimeIndex了吗 #This now fails! import datetime as dt s = pd.Series([1,2], pd.DatetimeIndex([dt.date(2020,1,1),dt.date(2020,1,2)])) s.loc[dt.date(2020,1,2)] -----------------------------------------------

我已将索引设置为日期。 我可以每月对日期进行分组并应用聚合函数，但我不能按月对日期进行分组并应用（列出）另一列（名为“Stuff”的列）的值： 这将显示一条错误消息： ValueError: Length of passed values is 64, index implies 65. df['Stuff']。重采样（'M'）。应用（列表）？成功了，谢谢你，广，你可以把它作为答案发布df['Stuff']。重采样（'M'）。应用（列表）？它成功了，谢谢你，Quang，你可以把它作为答案发布！

我可以将“qualify”列中的两个值替换为true或false，如下所示，效果很好： df['qualify'] = df['qualify'].map({'yes':True, 'np':False}) 但是，如果我使用它来更改另一列中的名称，它将更改名称，但将使该列中除更改为NaN之外的所有其他值都变为NaN df['name'] = df['name'].map({'dick':'Harry'}) 当然，使用replace将正确地完成这项工作。但是我需要理解为什么map（）在第二个实

我正在努力写回Azure Blob存储容器。我能够通过以下方式读取容器中的内容： storage_account_name = "expstorage" storage_account_key = "1VP89J..." container = "source" spark.conf.set("fs.azure.account.key.{0}.blob.core.windows.net".format(storag

我有一个数据帧，我正在取消堆叠，将数据向下移动1行，然后重新堆叠。 代码非常简单： df = df.set_index(["Date", "ID"]).unstack("ID") df = df.shift(1) df = df.stack(1, dropna = False) 当我执行初始反堆栈时，我会得到很多NaN值，这很好，也是我所期望的 但是当我重新堆叠df时，我得到了索引列的重复版本…一个版本将拥有我想要的数据；一个会有一个

我有这个df： round_id team opponent home_dummy GC GP P 0 1.0 Flamengo Atlético-MG 1.0 1.0 0.0 0 1 4.0 Flamengo Grêmio 1.0 1.0 1.0 1 2 5.0 Flamengo

您好，我正在尝试在一个平台上做一个简单的日期差异。以下是我正在使用的DF示例： df = pd.DataFrame.from_records([ {'id':277176, 'Date1':'3/22/2021', 'Date2':'4/22/2021'} ], index='id) | id | Date1 | Date2 | |-------:|:----------|:----------| | 277176 | 3/22/2021 | 4/22/2

我想用dask做一个groupby。 使用熊猫，我将不得不写下这篇文章，以使一个基本的组和过滤器。 我的数据集包含两个索引：ORDER\u ID和PROD\u ID。每个由ORDER\u ID定义的订单，我们可以有一个或多个由其PROD\u ID定义的产品。 我的目标是删除包含1个产品的订单ID 使用熊猫，我可以这样做： df = df.groupby('ORDER_ID').filter(lambda x: len(x) >= 2) 我没有找到任何适合dask的解决方案。讨论了熊猫和d

我有这个数据框： 标签|时间| 0 |值| 0 |时间| 1 |值| 1 |时间| 2 |值|2 值0列对应于时间0，值1对应于时间1 time_i是唯一的，这意味着对于所有行，time_0具有相同的值，time_1和time_2的值相同 我想实现两件事： 1-先按标签分组，然后按时间分组 结果应该如下所示： Label0 time_0(0) value_0(0) value_0(1) ... time_1(0)

这是我的虚拟df： A B C D E 0 0.4 0.3 0.5 0.2 0.5 1 0.2 0.6 0.4 0.1 0.8 我想从5列中选择3列，然后计算它们的乘积。比如第0行：A x B x C=0.06和A x B x D=0.024等等。。。有10种不同的组合，从5个组合中选择3个，我想得到所有产品组合的总和。有没有办法做到这一点？使用列表压缩，对每个系列进行重命名，并通过以下方式连接： 编辑：如果要筛选列名称并在列表中指定： fr

我有一个多索引（TestName和TestResult.output）数据框架，希望按列值降序排序，并维护可视的多索引对（TestName和TestResult.output）。我怎样才能做到这一点 例如，我想按列“n*%”对TestResult的desc进行排序。结果索引值“Failed”如下表所示： 我希望实现以下结果，在索引中保持通过-失败对： 我试过这个： orderedByTotalNxPercentDesc = myDf.sort_values(['TestResult.Outc

我希望能得到一些帮助。我试图从csv文件中创建一些简单的条形图/线形图，但是，在我在excel中手动打开此csv文件并将数据类型更改为数字之前，它会给我一个空图形。我尝试过用pd.to_numeric将数据类型更改为_numeric，但它仍然给出了一个空图 我试图可视化的csv是我用Beautiful Soup收集的web数据，我使用了。text方法确实去除了所有HTML标记，所以可能是它导致了这个问题 非常感谢你的帮助。谢谢 数据文件： 您的csv文件已损坏。每行末尾都有逗号。删除它们，您的代

我想使用搜索结果作为对数据帧进行切片的终点 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':['apple','orange','bananna','watermelon'],'B':[1,2,3,2]}) print(df) pos = df[df['A'].str.contains('ban')] print(pos) : A B : 0 apple 1 : 1 orange 2 : 2 b

我有3个不同列的数据帧，每一行有不同的ID（对于所有3个DF） 我已将所有这些行id追加到Dataframe4中并进行了排序 我试图根据dataframe4排序，以正确的顺序读取3个dataframes中的每一行 但我被困在这里： df1=pd.DataFrame({ “rowid”：[1'，4']， “Column2'：['1100'，'1100'] }) df2=pd.DataFrame({ 'rowid'：['2'，'5'，'7'，'9'，'11'，'13']， “第三栏”：[“xxr”

我有一个引导函数，定义如下。我希望将此应用于数据帧的分组列 bootstrap函数返回一个估计值、一个标准错误和一个对称置信区间，我希望每个值都位于数据帧的子列中。我的问题是，我有多个不同类型的输出变量，我不知道如何处理 下面是我迄今为止的例子 如果确实可行，我将如何跨列应用此引导函数 import numpy as np from scipy.special import erfinv def _bootstrap(data, bootnum=100, samples=None, bootf

我一直在为学术目的收集twitter的历史数据，我的最终目标是在Postgres中对数据进行结构化和组织。然而，当从API中展平杂乱的嵌套数据时，我遇到了一些问题 我从每个API请求中获得了一堆JSONL文件，我一直在使用Jupyter笔记本上python中的数据帧处理这些数据 每个文件中都包含嵌套的JSON文件： import pandas as pd import json def load_jsonl(input_path) -> list: ""&quo

我正在使用pandas从Twitter数据集中执行一些字符串匹配 我已经导入了一个tweet的CSV，并使用日期编制了索引。然后，我创建了一个包含文本匹配项的新列： In [1]: import pandas as pd indata = pd.read_csv('tweets.csv') indata.index = pd.to_datetime(indata["Date"]) indata["matches"] = indata.Tweet.str.findall("rudd|abbott"

我正在计算多索引数据帧中几个索引的平均值和stdev： gp = df['measure'].groupby(level=('week', 'day', 'Inj')) means = gp.mean() errors = gp.std() print means week day Inj 35 0 PBS 32.583333 mPFFs 50.000000 1 PBS 7.833333

我想知道是否有一种简单而简洁的方法可以使用Pandas（等）从时间序列数据创建滚动窗口表示 例如，考虑下面的系列对象： x = pd.Series(np.linspace(0,10,100)) df_wind = pd.DataFrame(roll_wind_func(x, wind_size=5)) Out: 0 1 2 3 4 0 0.000000 0.324699 0.614213 0

我很惊讶，我没有发现任何相关的东西 我只需要用一些统一的符号来修饰这个数据框，例如“_389;” 所以，我需要这个 A B a1 a2 b1 b2 id 264 0 0 1 1 321 1 1 2 2 看起来像这样：

我正在处理足球数据集，这是我得到的以下错误。请帮忙 #what is the win rate of HomeTeam? n_matches = df.shape[0] n_features = df.shape[1] -1 n_homewin = len(df(df.FTR == 'H')) win_rate = (float(n_homewin) / (n_matches)) * 100 print ("Total number of matches,{}".forma

我想将值从python中的数据框导出到excel 如果我没有在末尾添加'writer.save（）'：我会得到以下异常：工作簿析构函数捕获异常。工作簿可能需要显式关闭（）。 我没有创建单独的工作簿。 在添加'writer.save（）'时，我获得了PermissionError:[Errno 13]权限被拒绝：'F:..\docs.xlsx' 我尝试在添加writer.save（）和不添加writer.save（）的情况下执行我的程序，但仍然出现异常或PermissionError #file_

我有两个数据帧，如下所示 df1-检查员ID和指定地点 df1： df2-检查员在每个地方提出的票证数量 df2： 从上面的数据帧，我想生成下面的数据帧 Inpector_ID Place Tickets Assigned 1 Bangalore 20 Yes 1 Mumbai 4 No 1 Chennai 0

我正在尝试计算连续的零： 每次二进制列上出现非零值时，连续列上的计数将重新开始 binary consec 1 1 0 2 0 1 3 0 2 4 0 3 5 0 4 5 1 0 6 0 1 7 0 2 8 1 0 只要努力，我就能完成 df = pd.DataFrame({"b

我有以下数据： import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Patch import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.DataFrame({'C': np.random.choice([False, False, False, True], 100000), 'D': np.random.choice([False,Tru

我有按组分类的数据，每个组有一个给定的分位数百分比。我想为每个组创建一个阈值，根据分位数百分比分隔组内的所有值。因此，如果一组的q=0.8，我希望最低80%的值为1，最高20%的值为0 因此，考虑到如下数据： 我希望对象1、2和5得到结果1，其他3得到结果0。我的数据总共由7.000.000行和14.000组组成。我尝试使用groupby.quantile执行此操作，但因此我需要一个恒定的分位数度量，而我的数据对每个组都有不同的度量。设置： num = 7_000_000 grp_num =

df USERID op_time a 2020-02-14 14:54:07 b 2020-02-12 17:01:31 The type of op_time is datetime64[ns]. USERID op_time converted_time a 2020-02-14 14:54:07 14:54 b

这是我的源数据帧 df = pd.DataFrame({'uid': [1, 2, 3, 5, 6], 'grades': [69.233627, 70.130900, 83.357011, 88.206387, 74.342212]}) df2 = pd.DataFrame({'uid': [1, 2, 9], 'grades': [0.0,0.0,0.0]}) 这是我的目标数据帧 df = pd.DataFrame({'uid': [1,

我有以下多索引数据帧： df = pd.DataFrame({ 'cluster': [1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 2], 'mark': [8, 5, 10, 20, 4, 1, 6, 4, 1], 'dt': ['2021-03-23', '2021-03-25', '2021-03-23', '2021-03-28', '2021-03-25', '2021-03-28', '2021-03-29', '2021-03-23', '2

我有一个数据帧： df = pd.DataFrame({ 'BU': ['AA', 'AA', 'AA', 'BB', 'BB', 'BB'], 'Line_Item': ['Revenues','EBT', 'Expenses', 'Revenues', 'EBT', 'Expenses'], '201901': [100, 120, 130, 200, 190, 210], '201902': [100, 120, 130, 200, 190, 210],