根据条件合并行熊猫数据框
嗨，有一个数据框df 包含一组事件(行). df = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 7, 10], [10, 22, 1, 30], [30, 42, 2, 10], [100,142, 22,1], [1
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pandas相关内容
如何计算大熊猫groupby中的所有正值和负值?
假设我们有一张桌子: df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
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从选定位置导入Python模块
假设我有三个脚本. Main.py(具有所有导入)，1.py(随机脚本)，2.py(随机脚本). pyinstaller -F --onedir Main.py (80mb) pyinstaller -F --onedir 1.py (80mb) pyinstaller -F --onedir 2.py (80mb) 这将创建3个文件夹，然后将1.exe和2.exe复制到具有所有依赖项的
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将pandas DataFrame行复制到其他多个行
简单实用的问题，但我找不到解决方法. 我看的问题如下: 修改熊猫数据框中的行的子集 将某些值更改为多个一次熊猫数据框的列 复制列的最快方法从一个DataFrame到另一个使用Pandas的数据框架? 从pandas.DataFrame中使用复杂条件进行选择 这些和我的主要区别在于，我不需要插入单个值，而是插入一行. 我的问题是，我拿起一行数据框，例如df1
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熊猫菲娜模式
我有一个数据集，其中有一个称为“本国"的列，其中包含30000条记录.有些缺少以NaN表示的内容，所以我想用mode()值填充它.我写了这样的东西: data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode(), inplace=True) 但是，当我计算缺失值时: for col_name in data.columns:
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大熊猫
我正在尝试在熊猫中快速创建一个模拟的随机游走系列. import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('2012-01-01', '2013-02-22') y2 = np.random.randn(len(dates))/365 Y2 = pd.Series(y2, index=dates) start_price =
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熊猫-每经度/纬度的数据组/箱
我有一堆如下的地理数据. 我想按经度.2度和纬度.2度的bin对数据进行分组. 对于纬度或经度而言，这都是微不足道的，那么对两个变量进行此操作最合适的是什么? |User_ID |Latitude |Longitude|Datetime |u |v | |---------|----------|---------|-----------------
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转置Pandas DataFrame并将列标题更改为列表
我有以下Pandas子数据框 col1 name1 name2 522 a 10 0.2 1021 b 72 -0.1 col1没有重复项.我想转置数据框并将列标题更改为col1值.理想情况下，输出应类似于 Variable a b name1 10 72 name2 0.2 -
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无法在熊猫条形图中调整x轴DateFormat
我希望使用matplotlib绘制一个熊猫时间序列对象data.对于简单的折线图data.plot()，我可以使用ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))成功更改x轴日期格式. 但是，对于条形图data.plot(kind='bar')，我无法执行相同的操作.并且该图表不会显示.有没有办法更改熊猫条
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具有列特定聚合功能的Pandas df.resample
使用 pandas.DataFrame.resample 我可以对DataFrame进行下采样: df.resample("3s", how="mean") 这将使用类似于日期时间的索引对数据帧进行重新采样，以使3秒内的所有值都汇总到一行中.列中的值是平均值. 问题:我有一个包含多列的数据框.是否可以为不同的列指定不同的聚合函数，例如我要"sum"列x，"mean"列y并为z列选择
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格式化大熊猫数据框中的整数的千位分隔符
我正尝试使用'{:,}'.format(number)像下面的示例一样在熊猫数据框中格式化数字: # This works for floats and integers print '{:,}'.format(20000) # 20,000 print '{:,}'.format(20000.0) # 20,000.0 问题在于，具有整数的数据帧不起作用，而具有浮点数的数据帧可以正常工
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熊猫替换列的子集的空值
我有一个包含许多列的数据框，例如: df: name salary age title John 100 35 eng Bill 200 NaN adm Lena NaN 28 NaN Jane 120 45 eng 我要替换薪水和年龄中的空值，但在其他列中不使用.我知道我可以做这样的事情: u
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熊猫滚动窗百分等级
我正在尝试在滚动窗口中按列计算数据的百分等级. test=pd.DataFrame(np.random.randn(20,3),pd.date_range('1/1/2000',periods=20),['A','B','C']) test Out[111]: A B C 2000-01-01 -0.566992 -1
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如何识别Python Pandas Dataframe中重复行的首次出现
我有一个Pandas DataFrame，其中的一组列具有重复的值.例如: df = pd.DataFrame({'Column1': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 'Column2': {0: 'ABC', 1: 'XYZ', 2: 'ABC'}, 'Column3': {0: 'DEF', 1: 'DEF', 2: 'DEF'}, 'Column4': {0: 10, 1: 4
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将从Excel读取的数据组织到Pandas DataFrame
此脚本的目标是: 1.从excel文件(> 100,000万行)中读取timseries数据以及标头(标签，单位) 2.将Excel数字日期转换为熊猫dataFrame的最佳日期时间对象 3.能够使用时间戳来引用行，使用系列标签来引用列 到目前为止，我已使用xlrd将excel数据读取到列表中.用每个列表制作熊猫系列，并使用时间列表作为索引.将系列与系列标题结合使用，以制作python字典.
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排序大熊猫日期时间索引
我有一个要构建的熊猫日期时间索引.可能是由于整个构建过程中各个成员的顺序不正确.我想对索引进行排序.我应该有一个明显的方法吗? 到目前为止，我要做的是 import pandas as pd tseries = pd.to_datetime(['2001-02-04', '2013-08-14', '2008-01-25']) print 'original unsorted tser
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重命名“无"；熊猫的价值
这可能是非常简单的，但我只是找不到答案.我使用GeoPandas从形状文件导入数据.把它变成熊猫DataFrame.我有一个包含三个字母代码和None值的对象字段，用于缺少数据.如何在熊猫中将None更改为"vcv"之类的内容?我尝试过了 sala.replace(None,"vcv") 遇到此错误 2400
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从索引交换一级到列级(Pandas Multiindex Dataframe)
我有一个多索引的pandas.Dataframe，就像这样: BAZ PAL Foo Bar 124 1 A B 2 C D 134 1 E F 2 G H 我需要以适当的方式将索引的一级交换为列.我需要结束这样的事情: 124
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熊猫为每个字符拆分数据框列
我有多个看起来像这样的数据框列: Day1 0 DDDDDDDDDDBBBBBBAAAAAAAAAABBBBBBDDDDDDDDDDDDDDDD 1 DDDDDDDDDDBBBBBBAAAAAAAAAABBBBBBDDDDDDDDDDDDDDDD 2 DDDDDDDDDDBBBBBBAAAAAAAAAABBBBBBDDDDD
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大熊猫.iloc和.iat之间的区别?
我最近注意到，使用.iloc遍历DataFrame行的函数非常慢.我发现有一个叫做.iat的更快的方法，据说等效于.iloc.我尝试了一下，将运行时间减少了约75％. 但是我有点犹豫:为什么有一种更快的“等效"方法?两者的内部运作方式之间一定存在差异，并且它们之所以存在，而不仅仅是更快的原因，两者之间必须存在差异.我尝试到处寻找，但即使熊猫文档也指出了这一点 DataFrame.iat
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