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 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...
Wie kann ich die Entsprechungen von SQL INund erreichen NOT IN? Ich habe eine Liste mit den erforderlichen Werten. Hier ist das Szenario: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] Meine...
Ich führe ein Programm aus, das 30.000 ähnliche Dateien verarbeitet. Eine zufällige Anzahl von ihnen stoppt und erzeugt diesen Fehler ... File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr data = pd.read_csv(filepath, names=fields) File
Ich versuche, eine CSV in einem Ordner zu speichern, nachdem ich einige Änderungen an der Datei vorgenommen habe. Jedes Mal, wenn ich pd.to_csv('C:/Path of file.csv')die CSV-Datei verwende, gibt es eine separate Indexspalte. Ich möchte vermeiden, den Index auf CSV zu drucken. Ich habe es versucht:...
Ich möchte mehrere CSV-Dateien aus einem Verzeichnis in Pandas lesen und sie zu einem großen DataFrame verketten. Ich habe es allerdings nicht herausgefunden. Folgendes habe ich bisher: import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames =...
Ich bin gespannt, warum df[2]nicht unterstützt wird, während df.ix[2]und df[2:3]beide arbeiten. In [26]: df.ix[2] Out[26]: A 1.027680 B 1.514210 C -1.466963 D -0.162339 Name: 2000-01-03 00:00:00 In [27]: df[2:3] Out[27]: A B C D 2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339 Ich würde...
Dies mag eine einfache Frage sein, aber ich kann nicht herausfinden, wie das geht. Nehmen wir an, ich habe zwei Variablen wie folgt. a = 2 b = 3 Ich möchte daraus einen DataFrame erstellen: df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b}) Dies erzeugt einen Fehler: ValueError: Wenn Sie alle Skalarwerte verwenden,...
Angenommen, ich habe eine, dfdie Spalten von hat 'ID', 'col_1', 'col_2'. Und ich definiere eine Funktion: f = lambda x, y : my_function_expression. Jetzt möchte ich die beiden Spalten von to anwenden f, um eine neue Spalte elementweise zu berechnen , ähnlich wie:df'col_1',