学习pandas需要一些numpy学习基础：numpy学习总结 虽然numpy已经可以结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy 能够帮我们处理数值型数据，但是这还不够 很多时候，我们数据除了数值之外，还有字符串，时间序列等 比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 所以， numpy能够帮助我们处理数值，但是pandas处理处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数...
pandas入门—基本功能 138页 排序和排名 根据条件对数据集排序也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序（按字典顺序)（a,b,c,d)，可使用sort_index()方法，它将返回一个已排序的新对象： 而对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序： 数据默认是按升序排序的，但也可以降序排序：若要按值对Series进行排序，可使用其sort_values方法（大概就是Seris对象没有order属性的意思，然后我百度是没有了一下，说是Pyt...
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: ...
我有一个结构,其中B列包含A列值的相同出现次数.df = pd.DataFrame(dict(A=list('aaabbcccc'), B=list('333224444'))) df # A B # 0 a 3 # 1 a 3 # 2 a 3 # 3 b 2 # 4 b 2 # 5 c 4 # 6 c 4 # 7 c 4 # 8 c 4我正在寻找一种添加C列的优雅方法,即每行减B的值.res # A B C # 0 a 3 2 # 1 a 3 1 # 2 a 3 0 # 3 b 2 1 # 4 b 2 0 # 5 c 4 3 # 6 c 4 2 # 7 c 4 1 # 8 c 4 0解决方法:...
我正在使用chunksize加载?24GB的csv文件reader = pd.read_csv(in_file, chunksize=10000)for chunk in reader:chunk.dropna(inplace=True)...我正在运行的问题是csv文件仍然具有空值.任何想法可能是什么？解决方法:我最终要做的是reader = pd.read_csv(in_file, chunksize=10000)for chunk in reader:chunk = chunk.dropna()...感谢您的帮助@kabanus和@ user32185.我还使用了dask来帮助调整文件大小.
我有一个表示股票收益的DataFrame.要拆分调整收盘价,我有以下方法：def returns(ticker, start=None, end=None):p = historical_prices(ticker, start, end, data='d', convert=True)d = historical_prices(ticker, start, end, data='v', convert=True)p['Dividends'] = d['Dividends']p['Dividends'].fillna(value=0, inplace=True)p['DivFactor'] = 1.p['SAClose'] = p['Close']records, fields = p.shapefor t in range(1, rec...
一 agg,聚合，可以使用内置的函数>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> pp = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=[A, B, C],index=pd.date_range(1/1/2000, periods=10)) >>> ppA B C 2000-01-01 0.754524 -0.855136 0.135573 2000-01-02 0.224428 -2.025685 0.590259 2000-01-03 -0.894270 1.956547 -0.515041 2000-01-04 0.794662 0.005409 -1.846422 2000-01-05 0.808849 1...
我有一组数据,这些数据是从SQL数据库获取并读入pandas数据框的.产生的df大约有2.5亿行,并且每天都在增长.因此,我想对表进行透视处理,以便为我提供一个可以使用的小得多的表(几千行). 该表看起来像这样,但更大：datareport_date item_id views category 0 2013-06-01 2 3 a 1 2013-06-01 2 2 b 2 2013-06-01 ...
completed deadline 15-07-2013 23:10 15-07-2013 23:15 16-07-2013 00:20 16-07-2013 00:15 16-07-2013 00:20 16-07-2013 00:15 16-07-2013 21:04 16-07-2013 21:30 16-07-2013 21:58 16-07-2013 22:00 16-07-2013 23:21 16-07-2013 23:15 16-07-2013 23:21 16-07-2013 23:15 17-07-2013 00:19 17-07-2013 00:15 17-07-2013 00:19 17-07-2013 00:15 17-07-2013 21:18 17-07-2013 21:30...
我正在使用由数字列表组成的Pandas系列,单词作为索引：$10 [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1] $100 [0, 0, 0] $15 [1] $19 [0, 0] $1? [1, 1] $20 [0, 1, 1] $20-$40 [0]我正在尝试编写一些简单的代码,以创建一个新系列,其中仅包括包含长度为’n’或更大的列表的...
我有一个数据框16k记录以及多个国家和其他字段组.我已经生成了看起来像下面的snipit的数据的初始输出.现在,我需要进行一些数据清理,操作,消除偏斜或异常值,并根据某些规则将其替换为值. 即在下面如何识别偏斜点(任何大于1的值),并将其替换为下两个记录或上一个记录的平均值(如果没有以后的记录)(在该组中) 因此,在下面的数据框中,我想将IT第1周的Bill1的Bill4 4(IT1第2周和第3周的平均值)替换为0.81. 任何技巧吗？Country Week ...
import pandas as pddef greater_or_less(d):if d['current'] > d['previous']:d['result']="Greater"elif d['current'] < d['previous']:d['result']="Less"elif d['current'] == d['previous']:d['result']="Equal"else:passreturn ddf=pd.DataFrame({'current':[1,2,2,8,7]})# Duplicate the column with shifted values df['previous']=df['current'].shift(1)df['result']=""df=df.apply(greater_or_less,axis=1)结果是：curr...
我有一个使用pivot_table方法创建的熊猫数据框.它的结构如下：import numpy as np import pandas datadict = {('Imps', '10day avg'): {'All': '17,617,872', 'Crossnet': np.nan, 'N/A': '17,617,872'},('Imps', '30day avg'): {'All': '17,302,111', 'Crossnet': '110','N/A': '18,212,742'},('Imps', '3day avg'): {'All': '8,029,438', 'Crossnet': '116', 'N/A': '8,430,904'},('Imps', 'All'): {'All': '14,156,666', 'Cross...
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...