我正在尝试找出如何在熊猫系列中显示对或错的条纹. 数据：p = pd.Series([True,False,True,True,True,True,False,False,True])0 True 1 False 2 True 3 True 4 True 5 True 6 False 7 False 8 True dtype: bool我尝试了p.diff(),但不确定如何计算生成的False值以显示所需的输出,如下所示：0 0 1 0 2 0 3 1 4 2 5 3 6 0 7 1 8 0解决方法:如果p与shifted p和c...
我有一个类型难题：import pandas as pda = pd.Series([5, 3, 5], index=[1, 3, 4]) # int64 b = pd.Series([1, 9, 4], index=[1, 2, 4]) # int64m = pd.DataFrame([a, b]).min() # float64我确切地知道发生这种情况的原因：一旦将a和b放在同一数据帧中,就会丢失值,并且无法在int64中表示丢失的值,因此dtype会增加到float64.但我真的很想在不进行转换的情况下达到最低要求.有没有一种方法可以预填充另一列中的缺失值...
我想在我的数据集中创建一个新列,这是今天和数据集中已经存在的另一列之间的年数差异,其中填充了日期. 上面的代码：df['diff_years'] = datetime.today() - df['some_date'] df['diff_years']给我以下输出(例如)：1754 days 11:44:28.971615而且我必须得到类似的东西(意思是上面几年的输出)：4,8 (or 5)感谢您的帮助！ PS .：我想避免循环播放该系列影片,我相信这会给我一个理想的解决方案,但是由于有一个大系列影片,我希望避免这...
我试图结合奇数列的文本和偶数列的文本. 样品系列column 0 a 1 b 2 c 3 d我想要这个输出column 0 ab 1 cd我试过了new_df['new'] = df['column'][::2].map(str) + df['column'][1::2]但它返回new 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN谁能帮我？解决方法:您可以通过重塑基础的numpy数组,从中构造一个新的df,然后应用str连接来做到这一点：In[14]: pd.DataFrame(df['column'].values.reshape((2,-1))).apply(''.join...
该系列如下：value aa aa bb cc dd ee aa ff aa cc我想计算单词在行中的出现并将其乘以字典中给出的权重weights = {'aa':1,'bb':1,'cc':0.5 }结果应该是value_score 3.5 1 1.5以上可以解释为sum(字典中单词的出现*字典中的权重),即第一个值是2 * 1 1 * 1 1 * 0.5 = 3.5 我目前使用str.count实现,但是随着更多的值传入,它不再有效df['value_score'] = (df['value'].str.count('aa', regex=False) * weights['aa'] +df['value'].str....
我有我的字典d = {'A':1, 'B':2, 'C':3}和我的数据框df =pd.DataFrame({ "col1": ["A", "B", "C"], "col2": [1, 2, 3], "col3": [2, 1, 4] })我搜索以比较df中的每个值与字典中的对应值.如果匹配,则保留该值,否则将丢弃该值. 我尝试m = df['col2'] >= d[df['col1']] df.where(m, df, other = "")但是它会得到m的错误代码：TypeError：“系列”对象是可变的,因此无法进行哈希处理… 谢谢您的帮助.解决方法:使用Apply创建一个新列进行...
我想知道为什么将两个相同的系列与None值进行比较会返回False：pd.Series(['x', 'y', None]) == pd.Series(['x', 'y', None])0 True 1 True 2 False dtype: bool我希望所有结果都是正确的.如果我从系列中创建一个数组,并进行比较,我将得到预期的结果：pd.Series(['x', 'y', None]).values == pd.Series(['x', 'y', None]).valuesarray([ True, True, True])为什么没有的两个相同的序列彼此不相等？我想念什么吗？ 我希...
奇怪,我无法从Yahoo!下载未来的价格系列！与熊猫. 请使用以下代码段,该代码段应下载9月13日的CBoT玉米价格：import pandas.io.data as fetch ts = fetch.get_data_yahoo('CU13.CBT', '8/8/2013', '10/8/2013') print(ts)我收到一个网络链接错误消息：urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found我尝试了其他基础(金属,牲畜…)和不同的成熟度,但这是行不通的.我也尝试过技巧,例如删除.CBT部分,但没有成功解决方法:这不是大熊...
我有两个熊猫系列：ser和ovr. ser包含对象,而ovr是对象和无对象的稀疏系列. ser和ovr共享相同的索引,我想用对应的ovr值覆盖ser的每个值,除非该对应的值是None. 有什么有效的方法可以做到这一点？解决方法:I recommend using NaN for missing data rather than None(注意：此技术也适用于None).In [1]: s1 = pd.Series([1, np.nan, 3, 4, 5, np.nan])In [2]: s2 = pd.Series([7, 2, 3, np.nan, np.nan])首先看到s2值不是NaN(或无),这...
我是熊猫的新手,所以为我认为是一个微不足道的问题道歉,但是我找不到与此相关的功能： 我有一个文件,该文件基本上由12个不同的数据系列组成,每个系列的第n个元素组合在一起；即series_A_data0 series_B_data0 series_C_data0 ... series_L_data0 series_A_data1 series_B_data1 series_C_data1 ...我可以将其作为单列数据框导入到熊猫中,但是如何将其导入12列数据系列中呢？ 供参考,目前我正在做：data = pd.read_csv(file) data.h...
假设我们有以下代码：from openpyxl import Workbookwb = Workbook()ws = wb.activefor row in range(1,10):value = ws.cell(row=row,column=1).value = row+5for row in range(1,10):value2 = ws.cell(row=row,column=2).value = rowwb.save("SampleChart.xlsx")from openpyxl.charts import Reference, Series,LineChartvalues = Reference(ws, (1, 1), (9, 1))series = Series(values, title="First series of values")chart = ...
我有以下系列：s = pd.Series([['a', 'b'], ['c', 'd'], ['f', 'g']]) >>> s 0 [a, b] 1 [c, d] 2 [f, g] dtype: object什么是串联该系列中所有列表的最简单方法(最好是矢量化方法),所以我得到：l = ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g']谢谢！解决方法:嵌套列表理解应该更快.>>> [element for list_ in s for element in list_]['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g']>>> %timeit -n 100000 [element for list_ in s for element in ...
我有一个pandas.Seriesof datetime,需要替换其中的每个元素的tzinfo. 我知道如何使用适用于python函数的方法来执行此操作,但是它非常慢：MacBookPro上的1M元素大约需要16秒In [71]: s = pd.date_range('2015-1-1', freq='h', periods=1e6).to_series().reset_index(drop=True)In [72]: %timeit s.apply(lambda x: x.replace(tzinfo=pytz.utc)) 1 loops, best of 3: 16.7 s per loop是否有一个numpy的ufunc函数？解决方法:使用dt.lo...
有人可以解释一下这个熊猫的concat代码有什么问题,为什么数据框仍然为空？我使用的是Python散布,据我所知它以前一直在工作.解决方法:您要使用以下形式：result = pd.concat([dataframe, series], axis=1)pd.concat(…)不会“插入”到原始数据帧中,但是会返回连接结果,因此您需要在某个地方分配连接,例如：>>> import pandas as pd >>> s = pd.Series([1,2,3]) >>> df = pd.DataFrame() >>> df = pd.concat([df, s], axis=1) # We ...
我有两个熊猫系列,每个都有不同的索引：In [2]: a = pd.Series(range(5), index=pd.Index(list('abcde'), name='index')) In [3]: b = pd.Series(range(4), index=pd.Index(list('ABCD'), name='BIG_INDEX'))我想做的是沿着a.mul(b,axis = 1)的指令来指示大熊猫在执行ufunc之前沿1轴广播b(例如乘以,提高n的幂等).有比使用Apply更好的方法吗？In [4]: a.apply(lambda x: x*b) Out[4]: BIG_INDEX A B C D index a 0 0...