Tag: pandas

Как создать пользовательскую легенду в matplotlib на основе значения barplot?

Предположительно, у меня есть баррель, как показано ниже: Например, День недели 4, например, относится к среде, возможно ли создать пользовательскую легенду, обозначающую 4 – среду? А также, если у меня есть День недели, такой как 3 и 4. 3 на вторник. Как можно добавить другую легенду в пользовательскую легенду (3 – вторник), если на графике […]

Pythjon / pandas: как пересылать заполнение из определенного значения внутри группы

I данные в кадре данных pandas выглядят следующим образом: dummy group 0 0 A1 1 0 A1 2 0 A1 3 1 A1 4 0 A1 5 0 A1 6 0 B2 7 0 B1 8 0 B2 9 0 B2 10 0 B2 11 0 B2 Я пытаюсь заполнить остальные значения для A1 с […]

groupby – объект TypeError 'DataFrame' не может быть вызван

новичок здесь – мой первый набег казался одобренным, но это мое второе использование панд. Используя Pandas 0.12.0 на Windows 7, я прочитал 2 блока данных из SQL One, которые работают с groupby, как и ожидалось, поэтому я уверен, что моя проблема не является синтаксисом. Но с другой стороны, где type (reddf) возвращает pandas.core.frame.DataFrame, при попытке […]

Pandas: интерполировать отсутствующие строки и построить несколько рядов в dataframe

Я ищу указатели на соответствующие документы для выполнения задачи анализа, описанной ниже, с помощью pandas в pylab. Я ранее писал функции python + matplotlib, которые выполняют большую часть этого, но полученный код медленный и громоздкий для поддержания. Кажется, что у панд есть необходимые возможности, но я увяз, пытаясь найти правильный подход и функции. In [1]: […]

Python Pandas работает с файловыми кадрами в функциях

У меня есть DataFrame, который я хочу передать функции, получить некоторую информацию из и затем вернуть эту информацию. Первоначально я настроил свой код как: df = pd.DataFrame( { 'A': [1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4], 'B': [5,5,6,7,5,6,6,7,7,6,7,7], 'C': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] } ); def test_function(df): df['D'] = 0 df.D = np.random.rand(len(df)) grouped = df.groupby('A') df = grouped.first() df = df['D'] return df […]

Заголовок Dataframe путем конкатенации строк в Pandas

Учитывая этот пример, данные в Pandas df2 = pd.DataFrame({'a' : ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven'], 'b' : ['x', 'y', 'y', 'x', 'y', 'x', 'x'], 'c' : ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl', 'mno', 'pqr', 'stu']}) выглядит как abc 0 one x abc 1 two y def 2 three y ghi 3 four x jkl 4 […]

метка замены гистограммы dataframe.plot

У меня есть dataframe с именем df, который выглядит так success type 1 0.197642 Technique 1 2 0.177575 Technique 2 0 0.018519 Technique 3 Затем я df.success.plot(kind="bar") его: df.success.plot(kind="bar") Но метки для баров – 1,2,0. Я бы хотел, чтобы они были строками в столбце типа моего фреймворка. У меня возникли проблемы с поиском документации о […]

pandas на n секунд и применить произвольную функцию качения

У меня есть данные csv с показаниями акселерометра в следующем формате (не это точно, реальные данные имеют более высокую частоту дискретизации): 2013-09-28 17: 36: 50.322120, 0.152695, -0.545074, -0.852997 2013-09-28 17: 36: 50,622988, 0,141800, -0,554947, -0,867935 2013-09-28 17: 36: 51,923802, 0,132431, -0,547089, -0,879333 2013-09-28 17: 36: 52.124641, 0.124329, -0.530243, -0.887741 2013-09-28 17: 36: 52.425341, 0.122269, -0.519669, […]

Panda date_range и високосные годы

При запуске этого кода: a = pd.date_range("1959-12-09 00:00:00", "2013-12-09 12:00:00", freq = "365D6H") weekDays = [dt.datetime.weekday(d) for d in a] df = pd.DataFrame({"Date": a, "Jour": weekDays}) df.head(6) Я получаю: 0 1959-12-09 00:00:00 2 1 1960-12-08 06:00:00 3 * 2 1961-12-08 12:00:00 4 3 1962-12-08 18:00:00 5 4 1963-12-09 00:00:00 0 5 1964-12-08 06:00:00 1 * […]

Вычисление минимального расстояния между двумя DataFrames

Мне нравится находить элемент DF2, который является клоэтом для элемента в DF1. Расстояние – эвклидово расстояние. Например, для A в DF1 F в DF2 является кластером. >>> DF1 XY name 0 1 2 A 1 3 4 B 2 5 6 C 3 7 8 D >>> DF2 XY name 0 3 8 E 1 […]

Python - лучший язык программирования в мире.