Tag: pandas

Как преобразовать индекс int в индекс даты в pandas dataframe?

Я создал dataframe в python, используя pandas. Используемый индекс представляет собой серию временных меток типа int64 . Однако для анализа временных рядов индекс должен быть типом даты. Может ли кто-нибудь помочь мне сделать перевод? >>> import pandas as pd >>> import time >>> import statsmodels.api as sm >>> df = pd.DataFrame(columns=['TCA', 'TCB', 'TCC']) >>> df.loc[int(time.time() […]

Получить индекс строки по значению в столбце

У меня есть следующий фреймворк: date value 0 2016-01-01 gfhgh 1 2016-01-02 acgb 2 2016-01-03 yjhgs Мне нужно получить индекс строки, где date является предопределенным значением. Например, для 2016-01-02 мне нужно получить 1. Каждая дата будет уникальной.

Python xray – можно ли добавить таблицу?

Я использовал метод .append() чтобы .append() две таблицы (с теми же полями) в пандах. К сожалению, этот метод не существует в xray , есть ли другой способ сделать это?

Фильтрация Pythons Pandas DataFrame на основе значений из словаря

У меня есть некоторые данные, которые я прочитал в Python в качестве блока данных pandas: Unnamed: 0 Initial_guess Lower_bound Upper_bound Estimated_or_Fixed 0 Ka 5 0.000001 10000 Estimated 2 Kd 5 0.000001 10000 Estimated 3 Ki 5 0.000001 10000 Estimated 5 Kr 5 0.000001 10000 Estimated 6 R1_I 5 0.000001 10000 Estimated 7 PR1 5 0.000001 […]

Панда группа, отрезанная струной

У меня есть dataframe, где я хочу сгруппировать по первой части поля идентификатора. Например, скажем, у меня есть следующее: >>> import pandas as pd >>> df=pd.DataFrame(data=[['AA',1],['AB',4],['AC',5],['BA',11],['BB',2],['CA',9]], columns=['ID','Value']) >>> df ID Value 0 AA 1 1 AB 4 2 AC 5 3 BA 11 4 BB 2 5 CA 9 >>> Как я могу группировать по […]

Сохраняйте нечисловые столбцы при выполнении pandas.DataFrame.groupby (). Sum ()

Могу ли я сохранить нечисловые столбцы (первое значение) при выполнении pandas.DataFrame.groupby (). Sum ()? Например, у меня есть DataFrame: df = pd.DataFrame({'A' : ['aa1', 'aa2', 'aa1', 'aa2'],'B' : ['bb1', 'bbb1', 'bb2', 'bbb2'],'C' : ['cc1', 'ccc2', 'ccc3', 'ccc4'],'D' : [1, 2, 3, 4],'E' : [1, 2, 3, 4]}) >>> df ABCDE 0 aa1 bb1 cc1 1 […]

XlsxWriter с ошибкой Pandas

Я использую pandas.ExcelWriter для добавления условного форматирования в электронную таблицу, которую я создаю с помощью df.to_excel. Когда я жестко кодирую диапазон ячеек, как показано ниже, код работает нормально. worksheet.conditional_format('A3:N361386', {'type' : 'no_blanks', 'format' : worksheet_format}) Но когда я параметризую его, как и ниже, я получаю сообщение об ошибке. Есть идеи? Data_Range = "'" + 'A3:' […]

Matplotlib: переопределение свойств стиля ggplot по умолчанию

Я использую стиль matplotlibs ggplot для построения и хочу переопределять только определенные стандартные параметры, такие как цвет xticklabels, цвет фона сетки и ширина линии. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib # changing matplotlib the default style matplotlib.style.use('ggplot') # dataframe plot df = pd.DataFrame(np.random.randn(36, 3)) df.plot() возвращает: Я знаю, что могу установить […]

Как я могу получить доступ к определенным значениям столбцов?

cname,query,status a,aaa,c a,aaa,c a,aaa,c a,aaa,p a,aaa,a b,bbb,c b,bbb,c b,bbb,a b,bbb,a b,bbb,c Это мой информационный кадр. Мне нужно получить доступ к столбцу статуса и найти количество c, p, a в столбце состояния на основе cname . Мне нужен вывод, как в следующем формате cname,query,c,p,a a,5,3,1,1 b,5,3,0,2

Pandas: как объединить горизонтально несколько файлов CSV (ключ, значение) и столбцы name `value` в результирующем DF, используя имена файлов

У меня есть 16 различных файлов csv в одном каталоге, и я пытаюсь загрузить их в один фрейм данных pandas. Каждый файл имеет столбцы datetime и float64 . Все файлы CSV не имеют заголовков столбцов. каталог location = os.path.join(base_dir, "DirectoryName") symbols = os.listdir(location) df = pd.DataFrame(index=dates) for symbol in symbols: location = os.path.join(base_dir, "DirectoryName", symbol) […]

Python - лучший язык программирования в мире.