Kann jemand erklären, wie sich diese drei Schneidemethoden unterscheiden? Ich habe die Dokumente gesehen und diese Antworten gesehen , aber ich bin immer noch nicht in der Lage zu erklären, wie sich die drei unterscheiden. Für mich scheinen sie größtenteils austauschbar zu sein, weil sie sich auf...
Hintergrund Ich habe gerade meine Pandas von 0.11 auf 0.13.0rc1 aktualisiert. Jetzt gibt die Anwendung viele neue Warnungen aus. Einer von ihnen mag diesen: E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using...
Ich habe einen Datenrahmen mit a factor. Wenn ich eine Teilmenge dieses Datenrahmens mit subsetoder einer anderen Indizierungsfunktion erstelle , wird ein neuer Datenrahmen erstellt. Die factorVariable behält jedoch alle ursprünglichen Ebenen bei, auch wenn sie im neuen Datenrahmen nicht vorhanden...
R bietet zwei verschiedene Methoden für den Zugriff auf die Elemente einer Liste oder eines Datenrahmens: []und [[]]. Was ist der Unterschied zwischen den beiden und in welchen Situationen sollte ich eine über die andere
Ich habe eine verschachtelte Liste von Daten. Seine Länge beträgt 132 und jedes Element ist eine Liste der Länge 20. Gibt es eine schnelle Möglichkeit, diese Struktur in einen Datenrahmen mit 132 Zeilen und 20 Datenspalten zu konvertieren? Hier sind einige Beispieldaten, mit denen Sie arbeiten...
Ich habe sehr große Tabellen (30 Millionen Zeilen), die ich als Datenrahmen in R laden möchte. Es read.table()hat viele praktische Funktionen, aber es scheint, dass die Implementierung viel Logik enthält, die die Dinge verlangsamen würde. In meinem Fall gehe ich davon aus, dass ich die Spaltentypen...
Ich beginne mit solchen Eingabedaten df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) Was beim Drucken so aussieht: City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2...
Ich habe einen 20 x 4000 Datenrahmen in Python mit Pandas. Zwei dieser Spalten heißen Yearund quarter. Ich möchte eine Variable namens erstellenperiod make Year = 2000und quarter= q2into2000q2 . Kann mir jemand dabei
Wie kann in Python Pandas am besten überprüft werden, ob ein DataFrame einen (oder mehrere) NaN-Werte hat? Ich kenne die Funktion pd.isnan, aber dies gibt einen DataFrame von Booleschen Werten für jedes Element zurück. Dieser Beitrag hier beantwortet auch meine Frage nicht
Ich versuche, einen data.frame ohne Zeilen zu initialisieren. Grundsätzlich möchte ich die Datentypen für jede Spalte angeben und benennen, aber keine Zeilen als Ergebnis erstellen lassen. Das Beste, was ich bisher tun konnte, ist so etwas wie: df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000",...
Ich habe einen Pandas DataFrame erstellt df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) und habe das bekommen xy Ein NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN Dann möchte ich einer bestimmten Zelle einen Wert zuweisen, zum Beispiel für Zeile 'C' und Spalte 'x'. Ich habe erwartet, ein solches Ergebnis zu...
Können Sie mir anhand grundlegender Beispiele sagen, wann ich diese Vektorisierungsmethoden verwenden soll? Ich sehe, dass dies mapeine SeriesMethode ist, während der Rest DataFrameMethoden sind. Ich war verwirrt über applyund applymapMethoden. Warum gibt es zwei Methoden zum Anwenden einer...
Ich bin daran interessiert zu wissen, wie man einen Pandas-Datenrahmen in ein NumPy-Array konvertiert. Datenrahmen: import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = [np.nan,...
Ich beginne hier mit den Pandas DataFrame-Dokumenten: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Ich möchte den DataFrame iterativ mit Werten in einer Zeitreihenberechnung füllen. Grundsätzlich möchte ich den DataFrame mit den Spalten A, B und Zeitstempelzeilen initialisieren, alle 0...
Ich habe Daten, in denen ich die Anzahl der Daten ermitteln möchte. NaNWenn diese unter einem bestimmten Schwellenwert liegen, werden diese Spalten gelöscht. Ich habe nachgesehen, konnte aber keine Funktion dafür finden. es gibt value_counts, aber es wäre langsam für mich, weil die meisten Werte...
Ich habe einen Datenrahmen wie unten itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 65211 68 421 2012-09-09 00:00:00 29424 69 421 2012-09-16 00:00:00 29877 70 421 2012-09-23 00:00:00 30990 71 421 2012-09-30 00:00:00 61303 72 485 2012-09-09 00:00:00 71781 73 485 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 485...
Dies scheint ziemlich offensichtlich, aber ich kann nicht herausfinden, wie ein Index eines Datenrahmens in eine Spalte konvertiert werden kann. Zum Beispiel: df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 Zu, df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686...
Ich habe eine DataFramemit 4 Spalten, von denen 2 Zeichenfolgenwerte enthalten. Ich habe mich gefragt, ob es eine Möglichkeit gibt, Zeilen basierend auf einer teilweisen Zeichenfolgenübereinstimmung mit einer bestimmten Spalte auszuwählen. Mit anderen Worten, eine Funktion oder Lambda-Funktion, die...
Ich habe den folgenden DataFrame: Col1 Col2 Col3 Type 0 1 2 3 1 1 4 5 6 1 ... 20 7 8 9 2 21 10 11 12 2 ... 45 13 14 15 3 46 16 17 18 3 ... Der DataFrame wird aus einer CSV-Datei gelesen. Alle Zeilen mit Type1 befinden sich oben, gefolgt von den Zeilen mit Type2, gefolgt von den Zeilen mit Type3...
Ich habe einen Datenrahmen dfund verwende mehrere Spalten daraus, um groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() Auf die obige Weise bekomme ich fast die Tabelle (Datenrahmen), die ich brauche. Was fehlt, ist eine zusätzliche Spalte, die die Anzahl der Zeilen in jeder...