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我了解如何计算滚动总和,std或平均值.示例: df['MA10'] = df['Asset1'].rolling(10).mean() 但是我不理解用于计算两个数据框列之间滚动相关性的语法:df['Asset1']和df['Asset2'] 文档中没有提供有关关联的任何示例. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gene
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使用Pandas删除字符串中除最后一个期间外的所有内容,如下所示: s = pd.Series(['1.234.5','123.5','2.345.6','678.9']) counts = s.str.count('\.') target = counts==2 target 0 True 1 False 2 True 3 False dtype: bool
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我试图在Python 2.7中为下面的Pandas数据框中的E列中的每个分类值生成一个箱形图 A B C D E 0 0.647366 0.317832 0.875353 0.993592 1 1 0.504790 0.041806 0.113889 0.445370 2 2 0.769335 0.
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所以,我有一个用iso8859_15编码的巨大DF. 我有几列包含巴西的名称和位置,因此其中一些包含特殊字符,例如“í"或“Ô". 我有密钥将它们替换为字典{'í':'i','á':'a',...} 我尝试了以下几种方法来替换它,但是没有一种起作用. df.replace(dictionary, regex=True, inplace=True) ###BOTH WITH
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我正在PySpark工作,我想找到一种对数据组执行线性回归的方法.专门针对此数据框 import pandas as pd pdf = pd.DataFrame({'group_id':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,3], 'x':[0,1,2,0,1,5,2,3,4,5], 'y':[2,1,0,0,0
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很长一段时间以来,我一直成功使用pandas.read_csv,但是突然间,当我尝试读取csv文件时,它开始出现错误 df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8') 错误是 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'read_csv' 我曾尝试升级熊猫,但不起作用.我尝试搜索
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我有一个像这样子集的数据框: a b x y 0 1 2 3 -1 1 2 4 6 -2 2 3 6 6 -3 3 4 8 3 -4 df = df[(df.a >= 2) & (df.b
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我不明白为什么在运行此代码时出现错误KeyError: '[ 1351 1352 1353 ... 13500 13501 13502] not in index': cv = KFold(n_splits=10) for train_index, test_index in cv.split(X): f_train_X, f_valid_X = X[train_index], X
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我已经安装了pandas-datareader,但是我想知道是否还有其他选择. 到目前为止,我正在使用它: import pandas_datareader.data as web start_date = '2018-01-01' end_date = '2018-06-08' panel_data = web.DataReader('SPY', 'yahoo', start_dat
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比方说我有pd.Series如下 s = pd.Series([False, True, False,True,True,True,False, False]) 0 False 1 True 2 False 3 True 4 True 5 True 6 False 7 False dtype: bool 我想知道最长的Tr
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这是我使用的代码 iname = "name1" ipassword = "password1" iemail = "email@domain.com" res1 = [] df = pd.read_csv("login.csv", sep=',', encoding="utf-8") res1.append(iname,ipasswo
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我有一个Pandas DataFrame: Out[57]: lastrun rate 0 2013-11-04 12:15:02 0 1 2013-11-04 13:14:50 4 2 2013-11-04 14:14:48 10 3 2013-11-04 16:14:59 16 我想将其转换为每小时的时间序列并内插缺失
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我的代码是:data_review=pd.read_json('review.json') 我的数据review如下: { // string, 22 character unique review id "review_id": "zdSx_SD6obEhz9VrW9uAWA", // string, 22 character unique user id, ma
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请考虑以下XML示例 library(xml2) myxml John tennis golf python
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我试图在对数据(熊猫)进行分组和汇总后进行排序,但我陷入了困境.我的数据: data = {'from_year': [2010, 2011, 2012, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'name': ['John', 'John1', 'John', 'John', 'John4', 'John', 'John1', 'John6'], 'o
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键入df.dtypes时,我们具有类型列表. 但是,有没有一种简单的方法可以将输出获取为 {'col1': np.float32, ...} 还是我需要自己编写一个函数? 解决方案 df.dtypes的类型返回对象是pandas.Series.它具有to_dict方法: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
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我希望能够为行和列索引创建一个具有MultiIndexes的Pandas DataFrame,并从ASCII文本文件中读取它.我的数据如下: col_indx = MultiIndex.from_tuples([('A', 'B', 'C'), ('A', 'B', 'C2'), ('A', 'B', 'C3'),
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我刚刚开始学习熊猫的基础知识,有一件事让我思考. import pandas as pd data = pd.DataFrame({'Column1': ['A', 'B', 'C']}) data['Column2'] = map(str.lower, data['Column1']) print(data) 该程序的输出为: Column1
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我已经搜索了一段时间,无法找到一种方法来做到这一点.我有一个简单的Flask应用程序,它将一个CSV文件,将其读入Pandas数据框,将其转换并输出为新的CSV文件.我已成功上传并成功使用HTML进行了转换
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Dask没有像pandas这样的df.to_sql(),因此我正尝试复制功能并使用map_partitions方法创建sql表.这是我的代码: import dask.dataframe as dd import pandas as pd import sqlalchemy_utils as sqla_utils db_url = 'my_db_url_connection' conn =
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