这篇文章主要介绍了python 怎样将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 方法一:也是最简单的 直接使用pd.to_datetime函数实现 data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间'])方法二: 源自利用python进行数据分析P304 使用python的datetime包中的 strptime函数,datetime.strptime(value,’%Y/%...
python中将一个dataframe数据作为字典的一个值进行存储，那么一个字典中就包含多个dataframe数据。 加入有2个数据框：customers_df，sessions_df，把这两个数据集合并到一个字典中，如下： dict_test = {"cus": customers_df, "ses": sessions_df} cus=dict_test['cus'] print(cus.shape)点赞 收藏分享文章举报布衣书生-Python发布了197 篇原创文章 · 获赞 35 · 访问量 12万+私信 关注
两种数据类型的比较 参考：https://blog.csdn.net/LZH_12345/article/details/79798787 总结：两种数据的横向属性是index，而只有DataFrame的columns属性指的是纵向属性 Series的数据只是有index和index.name属性，没有columns属性，而DataFrame数据有columns属性 其中，series的数据更像是字典的数据，包含索引和数据；而另一种形式的数据则可以使用多个属性 通过下面程序的显示，比较两种数据的不同 import pandas as pddef feng...
我正在尝试将浮点数的熊猫数据框列转换为百分比样式C 0.9977 0.1234 1.000 ..至C 99.77% 12.34% 100% ...为此,我正在做：df['C'] = df['C'].map(lambda n: '{:.2%}'.format(n))但我收到以下错误：ValueError: Unknown format code '%' for object of type 'str'我也尝试了“ {：,.2％}”,但出现了相同的错误… 我做错了什么？ 提前致谢！！解决方法:首先将列转换为astype的浮点数：df['C'] = df['C'].astype(float).map(lambda n: ...
使用列的字典时,astype引发ValueError. 我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们. 这是一个玩具示例：t=pd.DataFrame([[1.01,2],[3.01, 10], [np.NaN,20]]) t.astype({0: int}, errors='ignore')ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer解决方法:您可以在pandas 0.24.0中使用新的nullable integer dtype.使用...
我需要在一个Dataframe上插入NaN值,但我希望该插值能获得DataFrame的第一个值,以防NaN值是最后一个值.这是一个例子：import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame.from_dict({"a": [1,2,3], "b":[1,2,np.nan]})因此,DataFrame是：a b 0 1 1.0 1 2 2.0 2 3 NaN但是当我插值nan值时：df.interpolate(method="linear", inplace=True)我有：a b 0 1 1.0 1 2 2.0 2 3 2.0插值不使用第一个值来执行.由于...
我觉得这应该很明显,但是我有点卡住了. 我在行上有一个带有3级MultiIndex的DataFrame(df). MultiIndex的级别之一是ccy,代表表示该行中包含的信息的货币.每行有3列数据. 我想将所有数据转换为参考货币(比如说美元).为此,我有一个系列(forex),其中包含相关货币的汇率. 因此目标很简单：将df每行中的所有数据乘以与df中该行索引的ccy条目对应的外汇值. 机械设置如下所示：import pandas as pd import numpy as np import itertoolsnp....
我是熊猫新手.我建立了一个数据框,其中所有值都是看起来像[Year,Datapoint]的列表(例如[2013,37722.322]或[1998,32323.232).如何摆脱年份值,仅用浮点数据点替换数据框中每个单元格中的列表？ 非常感谢.解决方法:你的意思是这样吗？In [16]:import operator In [17]:DF=pd.DataFrame({'Val':[[2013, 37722.322],[1998, 32323.232]]}) In [18]:print DFVal 0 [2013, 37722.322] 1 [1998, 32323.232][2 rows x 1 columns] In [19]:D...
我正在熊猫中进行一些计算,.loc方法产生了意外的结果.不知道是我在滥用语法还是错误.df= pd.DataFrame(index=['series1', 'series2', 'series3']) df['prev value/unit'] =[99,99,99] df['value'] = [100,100,100] df['units'] = [100,100,0] df['value/unit'] = df['value']/df['units']创建一个数据框,其中将有一些div除以零值,如下所示.业务逻辑规定,如果存在/ 0,则应使用先前的值/单位.prev value/unit value units value/u...
我有一个带有MultiIndex的PANDAs DataFrame,其中一个级别代表一年：import pandas as pd df = pd.DataFrame(dict(A = ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],B = ['white', 'black', 'white', 'white', 'black', 'black'],year = [1990, 1992, 1990, 1992, 1991, 1992],value = [3.14, 1.20, 4.56, 6.79, 0.01, 0.02]))df = df.set_index(['A', 'B', 'year'])我只想填充值,但仅适用于每个组的中间年份(由A和B的交互作用定义)...
我需要在几列中将它们的绝对值小于阈值列中的对应值的值为空import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame({'key1': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],'key2': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002], 'data1': np.random.randn(5),'data2': np.random.randn(5),'threshold': [0.5,0.4,0.6,0.1,0.2]}).set_index(['key1','key2'])data1 data2 threshold key1 key2 Ohio 2000 0.201240 ...
我已经看到了一些方法可以将Python中的格式化二进制文件读取到Pandas,也就是说,我正在使用这段代码,该代码使用NumPy从以dtype给出的结构格式化的文件中读取.import numpy as np import pandas as pdinput_file_name = 'test.hst'input_file = open(input_file_name, 'rb') header = input_file.read(96)dt_header = np.dtype([('version', 'i4'),('copyright', 'S64'),('symbol', 'S12'),('period', 'i4'),('digits', 'i4'),('time...
这对我来说是意外的：In[18]: TimeSeries([1.0], index=[datetime(2012, 1, 1)]).resample('B') Out[17]: 2011-12-30 1 Freq: B, dtype: float64为什么该数据点移回第30个而不是被忽略？解决方法:重采样是根据频率对时间进行分组,然后根据how方法汇总关联的值,默认情况下采用均值.In [42]: x = pd.TimeSeries([1.0], index=[DT.datetime(2012, 1, 1)])In [43]: x.resample('B') Out[43]: 2011-12-30 1 Freq: B, dtype: flo...
我正在尝试划分两个不同长度的序列,以返回它们的矩阵乘积数据框. 我可以使用点方法(from this answer)将它们相乘：# Create series average_read_intervals = pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','c','d']) region_lengths = pd.Series([100,200,300,400,500,1000],index=['z','y','x','w','v','u'])# Convert to dataframes R = pd.DataFrame(region_lengths) A = pd.DataFrame(average_read_intervals)# Dot multiplication...
我一直在努力干净地迭代或将函数应用于可变长度的Pandas DataFrame.具体来说,长度为1的DataFrame slice(Pandas系列). 一个简单的例子,一个DataFrame和一个作用于它的每一行的函数.数据帧的格式是已知/预期的.def stringify(row):return "-".join([row["y"], str(row["x"]), str(row["z"])])df = pd.DataFrame(dict(x=[1,2,3],y=["foo","bar","bro"],z=[-99,1.04,213])) Out[600]:x y z 0 1 foo -99.00 1 2 bar 1....