У меня есть следующая проблема: у меня есть два кадра данных pandas разной длины, содержащие несколько строк и столбцов, которые имеют общие значения, а некоторые разные, например: df1: df2: Column1 Column2 Column3 ColumnA ColumnB ColumnC 0 axx 0 cyy 1 cxx 1 ezz 2 exx 2 ass 3 dxx 3 dff 4 hxx 5 kxx […]
Поэтому я хотел бы сделать фрагмент кадра данных, а затем установить значение первого элемента в этом фрагменте без копирования фрейма данных. Например: df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(3,1)) df[df[0]>0][0] = 0 Этот фрагмент не имеет значения и только для примера и снова вернет весь фрейм данных. Точка, делая это, как в примере, вы получаете настройку с предупреждением об […]
У меня есть следующий файл данных, который читается из. CSV-файла с столбцом «Дата», являющимся индексом. Дни находятся в строках, а в столбцах указаны значения часов в этот день. > Date h1 h2 h3 h4 … h24 > 14.03.2013 60 50 52 49 … 73 Я хотел бы расположить его так, чтобы был один индексный столбец […]
У меня есть таблица данных, импортированных из файла CSV в DataFrame. Данные содержат около 10 категориальных полей, 1-месячный столбец (в формате даты), а остальные – серии данных. Как преобразовать столбец даты в индекс по оси столбца?
Кто-нибудь знает, можно ли использовать метод DataFrame.loc для выбора из MultiIndex? У меня есть следующий DataFrame и вы хотите получить доступ к значениям, расположенным в столбцах «Dwell», по индексам ('at', 1) , ('at', 3) , ('at', 5) , и т. д. (не последовательные). Мне бы хотелось сделать что-то вроде data.loc[['at',[1,3,5]], 'Dwell'] , похожее на data.loc[[1,3,5], […]
У меня есть мультииндексный DataFrame, созданный с помощью операции groupby. Я пытаюсь сделать сложный вид, используя несколько уровней индекса, но я не могу найти функцию сортировки, которая делает то, что мне нужно. Первоначальный набор данных выглядит примерно так (ежедневный объем продаж различных продуктов): Date Manufacturer Product Name Product Launch Date Sales 0 2013-01-01 Apple iPod […]
У меня есть следующий код: rows =[] for dt in new_info: x = dt['state'] est = dt['estimates'] col_R = [val['choice'] for val in est if val['party'] == 'Rep'] col_D = [val['choice'] for val in est if val['party'] == 'Dem'] incumb = [val['party'] for val in est if val['incumbent'] == True ] rows.append((x, col_R, col_D, incumb)) […]
Я думаю, что название затрагивает этот вопрос, но для выяснения: Пакет pandas pandas имеет тип данных DataFrame для хранения данных таблицы в python. Он также имеет удобный интерфейс для формата файла hdf5 , поэтому pandas DataFrames (и другие данные) можно сохранить с помощью простого диктоподобного интерфейса (при условии, что у вас установлены pytables ) import […]
У меня есть dataframe, как это: In[1]: df Out[1]: ABCD 1 blue red square NaN 2 orange yellow circle NaN 3 black grey circle NaN и я хочу обновить столбец D, когда он соответствует 3 условиям. Пример: df.ix[ np.logical_and(df.A=='blue', df.B=='red', df.C=='square'), ['D'] ] = 'succeed' Он работает для первых двух условий, но он не работает […]
Я пытаюсь извлечь США из URL-адреса wiki, и для чего я использую Python Pandas. import pandas as pd import html5lib f_states = pd.read_html('https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states') Однако приведенный выше код дает мне ошибку L ImportError Traceback (последний последний вызов) в () 1 import pandas as pd —-> 2 f_states = pd.read_html (' https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states ') if the flavor in […]