为什么斜率不能很好地衡量数据趋势？
按照这篇文章的建议进行操作熊猫数据的趋势，我已经在一些数据上使用了numpy的 polyfit 。但是，它不允许我查看何时存在趋势，何时不存在趋势。我想知道我理解错了什么。 首先代码如下 import pandas 将plt 导入matplotlib.pyplot输入为np file =“ data.csv” df = pandas.read_csv（fi
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如何使用带有重复索引的数据透视表
我有这样的df _， 姓名级别状态 是高位打开 不高已关闭 否med已关闭 是低开 没有med被拒绝 没有高开 我正在尝试使用 index ='level'，columns ='status'，values =列和索引的出现次数之和创建一个数据透视表 我的代码： df _ ['temp '] = df _ ['level']。astype（bool）.a
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pandas：根据一列中的值计算出的列
我在csv文件中有这样的列（我使用 read_csv（'fileA.csv'，parse_dates = ['ProcessA_Timestamp']）加载 项目ProcessA_Timestamp 'A'2014-06-08 03:32:20 'B'2014-06 -08 03:32:20 'A'2014-06-08 03:33:19 'C'2014-06-08 03:33:20
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如何使用df.update更新熊猫中另一个系列的某些行
我有df之类的 邮票价值 0 00:00:00 2 1 00:00:00 3 2 01:00:00 5 转换时间Delta df ['stamp'] = pd.to_timedelta（df ['stamp']） 仅切片奇数索引并加30分钟， odd_df = pd.to_timedelta（df [1 :: 2] ['sta
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Pandas数据透视表不进行汇总
我有一个数据框 df 为： Acct_Id Acct_Nm Srvc_Id Phone_Nm Phone_plan_value Srvc_Num 51 Roger 789 Pixel 30 1 51 Roger 800 iPhone 25 2 51 Roger 945 Galaxy 40 3 78 Anjay 100诺基亚50 1 78 Anjay 120 Oppo 3
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Python中的zeroinflatedpoisson模型
我想使用 python3 构建零膨胀泊松模型。我在库 statsmodel 中发现了函数 statsmodels.discrete.count_model.ZeroInflatePoisson 。 我只是想知道如何使用它。看来我应该这样做： ZIFP（Y_train，X_train）.fit（）。 但是我想做的时候 X_test 进行预测。 它告诉我 X_test 的长度不
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需要帮助来解决Unnamed并在熊猫的dataframe中进行更改
如何在python中将索引从“未命名”设置为数据框的第一行 将熊猫作为pd $ b导入 $ b df = pd.read_excel（'example.xls'，'Day_Report'，index_col = None，skip_footer = 31，index = False） df = df.dropna（how = 'all'，axis = 1） df = df.drop
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使用python中的pandas将关键字与dataframe列映射
我有一个数据框， DF， 名称阶段描述 Sri 1 Sri是一个这两位好歌手中的一位 2感谢您阅读 Ram 1 Ram是板球运动员 ganesh 1的好司机 和一个列表， my_list = [“一个” ] 我尝试了mask = df [“ Description”]。str.contains（'|'.join（my_list），na = False
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在熊猫数据框中使用查询
假设我有下表： 原始数据框 我添加了一个名为“ status”的列，这是对（gender，senior_management），基本上是对：[（Female，True），（Male，True），（Male，False），...]等。 假设我正在寻找某些条件，因此我定义了列表： conditions = [（Female，True），（Male， False）] 我现
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无法使用自然命名检索PyTables中的数据集
我是PyTables的新手，我想使用自然命名从HDF5检索数据集，但使用以下输入却遇到此错误： f = table.open_file（“ filename.h5”，“ r”） f.root.group-1.dataset-1.read（） group / 没有一个名为 group $ b的孩子 $ b ，如果我尝试： f.root.group\-1.dataset\-
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Python Pandas-Concat两个具有不同行数和列数的数据框
我有两个具有不同行号和列的数据框。这两个表都有很少的公共列，包括“客户ID”。这两个表的大小分别为11697行×15列和385839行×6列。客户ID在第二张表中可能重复。我想合并两个表，并希望使用Customer ID合并相似的列。如何使用python PANDAS做到这一点。 一张桌子看起来像这样- ，另一个看起来像这样- 我正在使用以下代码- pd.concat（[df
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如何将字符串拆分为不同的变量？
我正在尝试分析 Airbnb 和便利设施列中的商品的大型数据集列出列出的设施。 例如， {“无线互联网”，“空调”，厨房，暖气，“消防 灭火器”，必需品，洗发水，壁炉} 和 {电视，“无线上网”，“空调”，厨房， “位于 大楼中的电梯”，暖气，“适合举办活动”，“烟雾探测器”，“一氧化碳 探测器”，“急救箱”，必需品，洗发水，“锁在卧室 门“，Hanger
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如何对熊猫数据框的列中的值进行拆分和分类
我有一个df 键 0一个 1两个，一个 2“” 3五，一个 4“” 5二，四个 6四 7四，五 和两个列表， actual = [“一个”，“两个”] syn = [“四个”，“五个”] 我正在创建新行df [“ val”] 我正在努力获取 df [“ keys”] 中的单元格类别。如果 actual 中存在任何键，那么我
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用R进行总体数据的线性回归分析
我有一个家庭作业，我需要根据美国人口数据获取一个CSV文件，并对内部数据进行一些数据分析。我需要找到针对我的州而存在的数据，并且对于初学者而言，需要运行线性回归分析来预测人口规模。 我一直在研究R几周后，经历了LinkedIn学习培训以及有关R的复数形式的2次不同的培训。我还尝试了寻找如何在R中进行线性回归分析的方法，并且当R出现时，我找到了大量的示例。 CSV数据的布局方式使每个状态
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如何在R中生成转换类型表？
我有一些数据，其中包含许多不同的ID，以及在不同时间（t1，t2，t3等）的状态列表，我想生成一个表，其中提供有关不同类型的信息的信息。状态发生变化，因此样例数据看起来像这样（复制如下）。 xyz x 0 2 0 y 1 2 1 z 1 0 2 例如，这将显示 x 更改为 y 两次，而 y 一次更改为 x 。有人知道我怎么能在R中做到这一点吗？ 样本数据：
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列名在read.table或read.csv上向左移
最初我有这个TSV文件（示例）： 名称类型qty cxfm 1C 0 d2 H50 2 g3g 1G 2 hb E37 1 nlx E45 4 所以我正在使用read.csv从.tsv文件中读取数据，但是我总是得到以下输出： 名称类型数量 1 cxfm 1C 0 2 d2 H50 2 3 g3g 1G 2 4 hb E37 1
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过滤熊猫数据框
我有这个熊猫数据框： 打开高价低价收盘价 TimeStamp 2016-06 -23 10:00:00 586.76 594.00 585.54 589.94 478.176973 2016-06-23 11:00:00 589.94 595.49 588.23 592.63 448.689485 2016-06-23 12:00:00 592.63 592.63 1.50 5
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属于同一组但存储在两行中的值之差
我有一个问题，我需要获取2个具有2个不同值的特定记录，并找出它们之间的差额。这需要为每个设备完成。 让我们以下表为例 DevID原因金额DateTime -------------------------------------------------- 99 5 84 18-12-2016 18:10 99 0 35 18-12-2016 18:11 99 0 80 1
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基于R中另一个数据帧中的列填充数据帧中的列
我有一个像这样的评论数据框（df1） 评论 苹果笔记本电脑真的很好上班时，应该给他们买 苹果Iphone太贵了，我们可以诉诸其他品牌 Google搜索是最好的搜索引擎 如今，Android手机很棒 我我今天丢了我的签证卡 我还有另一个商户名称数据框，看起来像这样（df2）： Merchant_Name Google Android Geoni Vi
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如何用熊猫数据框中的第一行和相应行之间的列平均值填充特定值
我有这样的df， ABCDE 1 2 3 0 2 2 0 7 1 1 3 4 0 3 0 0 0 3 4 3 我正在尝试用第一行和对应列的0值行之间的mean（）值替换所有0， 我的预期输出是 ABCDE 1.0 2.00 3.000000 0.0 2.0 2.0 1.00 7.000000 1.0 1.0 3.0 4.00
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