大 pandas 因具体情况而产生的日间时差
我有一个数据框，如下所示 Tenancy_ID Unit_ID Unit_Create_Date Tenancy_Start_Date 1 A 2012-09-06 13:34:15 2012-09-08 11:34:14 2 A 2
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pandas相关内容
使用Pandas Groupby连接多行中的字符串，并从逗号分隔的单元格中删除重复项
我有以下数据并尝试按唯一ID聚合，需要在各自列的一个单元格中获取唯一名称、唯一产品、唯一价格 Unique_id Name Product Price 101 ABC Ltd A 100 102 JKL Ltd B 200 101 ABC Ltd B 200 102 JKL US
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正在获取百分比和计数Python
Suppoosedf.bun(df是Pandas DataFrame)是一个多索引(日期和名称)，变量是以字符串形式写入的类别值， date name values 20170331 A122630 stock-a A123320 stock-a A152500
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Jupyter输入、显示、打印执行顺序混乱
我使用的是Jupyter，我的Python版本是3.5。在我的while循环中，执行顺序不正确；一个迭代的input显示在前一个迭代的最后print之前。这是我的代码。 from IPython.display import display import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}) while(True):
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列表中各对的乘积之和
这就是我的问题。给出一个列表 xList = [9, 13, 10, 5, 3] 我想计算每个元素乘以后续元素的和 sum([9*13, 9*10, 9*5 , 9*3]) + sum([13*10, 13*5, 13*3]) + sum([10*5, 10*3]) + sum ([5*3]) 在这种情况下，答案是608。 有没有办法可以使用itertools或本机
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PANDA和GLOB：将文件夹中的所有xlsx文件转换为CSV类型错误：__init__()获得意外的关键字参数'；xfid'；
我有一个文件夹，其中包含许多要转换为CSV文件的xlsx文件。 在我的研究过程中，我发现了几个关于这个话题的帖子，比如this或that一个。基于此，我使用glob和pandas编写了以下代码： import glob import pandas as pd path = r'/Users/.../xlsx files' excel_files = glob.glob(path +
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Pandas NumPy：数学运算时使用序列设置数组元素
我有一个名为df4的df，您可以通过以下代码获得它： df4s = """ contract RB BeginDate ValIssueDate EndDate Valindex0 48 46 47 49 50 2 A00118 46 19850100 19880901 99999999 50 1 2 3 7 7 3
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我想将所有这些行和列转换为像这样的2行
A B C D X 1 2 3 Y 5 6 7 Z 11 12 13 我想像这样转换上面的数据框 XA XB XC XD YA ..... ZD 1 2 3 4 5 14 请帮我 推荐答案 使用： s = df.stack() new_df = s.to_frame().T.set_axis([f'{x}{y}' for x, y in s.index]
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归一化PANDA数据框中的列
我有一个 pandas 数据框，它有语料库的词频，以词为行，以年为列，如下所示： | | term | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | |------:|:--------|-------:|-------:|-------:|-------:| | 3708 | climate | 1 | 10 | 1
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向Pandas.Series添加自定义属性
我正在尝试向pd.DataFrame内的每个pd.Series添加一个自定义属性。具体地说，我得到了一个CSV，其中间歇性地将颜色代码嵌入到列标题中。我希望在绘制图表之前将这些内容预先处理成一个属性，并将默认颜色分配给其他未指定的列。 但在其核心部分，我只需要在Series中的某个位置添加一个定制属性，就像您在任何其他Python对象上可能做的那样。简化示例： >>> import pan
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滚动平均两两相关在Python中的应用
我每天从三个市场(GLD、SPY和USO)获得回报。我的目标是在130天的滚动基础上，从相关矩阵计算平均成对相关性。 我的起点是： import numpy as np import pandas as pd import os as os import pandas.io.data as web import datetime as datetime from pandas.io.d
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对于不能使用astype强制转换的值，请使用NaN
我有一个非常大的Pandas DataFrame，看起来像这样： >>> d = pd.DataFrame({"a": ["1", "U", "3.4"]}) >>> d a 0 1 1 U 2 3.4 当前该列设置为object： >>> d.dtypes a object dtype: object 我想将此列转换为浮点型，以便我可以使用gro
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更新：如何从DaskDataFrame转换/解析字符串日期
更新： 我能够执行转换。下一步是将其放回ddf。 我按照书中的建议所做的是： 日期已分析并存储为单独的变量。 使用 删除了原始日期列 ddf2=ddf.drop('date',axis=1) 使用Assign追加新的分析日期 ddf3=ddf2.assign(date=parsed_date) 新日期已添加为新列，最后一列。 问题1：有没有更有效的方
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将对象转换为浮动会损失太多精度- pandas
我正在尝试使用pandas绘制DataFrame，但它不起作用(有关详细信息，请参阅this类似的线程)。我认为部分问题可能是我的DataFrame似乎由objects组成： >>> df.dtypes Field object Moment object Temperature object 但是，如果将所有值转换为float类型，则会损失很多精
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使用OpenPYXL获取单个单元格的值
我认为这将是一项非常简单的任务，但事实证明它比我想象的要复杂得多。尝试读取带有值表的简单EXCEL电子表格，然后将对值执行计算并输出新工作表。 第一个问题是，人们推荐使用什么库？ pandas ？Openpyxl？目前使用的是Openpyxl，正在努力获得单个细胞的值。以下是一些代码： collectionOrder = np.empty( [numRows,2], dtype='
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是否为多个EXCEL工作表保留N、N+1行的文本和N+2行的标题？
我有如下所示的数据帧 SHEET SUBJECT Listings for 2010 hi bla bla,,,,,, order_number,,,,,, Date,cust,region,Abr,Number, 12/01/2010,Company_Name,Somecity,Chi,36, 12/02/2010,Company_Name,Someothercity,N
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用Python语言写入Excel文件
import pandas as pd import openpyxl filename="Tests.xlsx" def createWorkBook(): wrkbk = openpyxl.Workbook() ws = wrkbk.active Sheets=["Rostered Patient","Non-Rostered Patient","Email","E
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蟒蛇k-均值，质心被放置在集群的外部
我正在尝试使用k-Means算法执行混合数据的聚类：chemical_1，chemical_2-数值，season-分类。 已将season列转换为虚拟对象，以便在K-Means算法中使用它。 我已使用plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker="x", color='r')添加了群集中心，但它将它们放在了错误的位置，位于群集之外。 我应该
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在Python中使用Pandas从每列中获取前4个最大值
我有两个专栏，显示了对积极分数和消极分数的情绪分析。以下是输出： scat=btweet[['sentiment_pos', 'sentiment_negative']] scat sentiment_pos sentiment_negative 0.286 0.000 0.451 0.000 0.143
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pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗？
有没有一种编程方法可以找出哪些 pandas 版本与特定的Python和Numpy配置兼容？ 我的兴趣是让 pandas 在ESRI ArcMAP 10.1中运行，它运行在32位Windows上，构建在Python2.7和NumPy 1.6之上。 我尝试通过打开一个32位的Anaconda命令提示符并键入 来为与ESRI ArcMap 10.1兼容的Python创建Conda环境
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