我有以下问题.可以说这是我的CSVid f1 f2 f3 1 4 5 5 1 3 1 0 1 7 4 4 1 4 3 1 1 1 4 6 2 2 6 0 ..........因此,我有可以按ID分组的行.我想创建如下的csv作为输出.f1 f2 f3 f1_n f2_n f3_n f1_n_n f2_n_n f3_n_n f1_t f2_t f3_t 4 5 5 3 1 0 7 4 4 1 4 6 因此,我希望能够选择要转换为列的行数(始终从id的第一行开始).在这种情况下,我抓了3行.然后,我还将跳过一个或多个行(在这...
我有一个Pandas数据框,其中的值是列表：import pandas as pdDF = pd.DataFrame({'X':[[1, 5], [1, 2]], 'Y':[[1, 2, 5], [1, 3, 5]]}) DFX Y 0 [1, 5] [1, 2, 5] 1 [1, 2] [1, 3, 5]我想检查X中的列表是否是Y中列表的子集.对于单个列表,我们可以使用set(x).issubset(set(y))进行此操作.但是,我们将如何在Pandas数据列中执行此操作？ 到目前为止,我想到的唯一一件事就是使用单个列表作为解决方法,然后将结果转换回Pa...
对于Pandas,适用于以下数据集author1,category1,10.00 author1,category2,15.00 author1,category3,12.00 author2,category1,5.00 author2,category2,6.00 author2,category3,4.00 author2,category4,9.00 author3,category1,7.00 author3,category2,4.00 author3,category3,7.00我想为每个作者获得最高价值author1,category2,15.00 author2,category4,9.00 author3,category1,7.00 author3,category3,7.00(抱歉,我是熊猫菜鸟.)解决...
考虑以下示例： 我有一个Movielens-的数据集 u.item.csvID|MOVIE NAME (YEAR)|REL.DATE|NULL|IMDB LINK|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S| 1|Toy Story (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Toy%20Story%20(1995)|0|0|0|1|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0 2|GoldenEye (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?GoldenEye%20(1995)|0|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0 3|Four Rooms (1995...
考虑以下2个列表,包含3个字典和3个空DataFramedict0={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.93}} dict1={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.85}} dict2={'actual': {'2013-02-20 13:30:00': 0.98}} dicts=[dict0, dict1, dict2]df0=pd.DataFrame() df1=pd.DataFrame() df2=pd.DataFrame() dfs=[df0, df1, df2]我想通过使用以下行来递归地修改循环中的3个数据框：for df, dikt in zip(dfs, dicts):df = df.from_dict(dikt, orien...
我有一个熊猫数据框,上面列出了生物名称及其对抗生素的敏感性.我希望根据以下规则将所有生物整合到下面的数据框架中的一栏中. >如果ORG1 == A,则什么都不做；>如果ORG1！= A和ORG2 == A,则将ORG2值移至ORG1列>如果ORG1！= A和ORG3 == A,请将ORG3值移至ORG1列 如果满足条件2,并将ORG2的值移至ORG1列,则还将AS20 *中的列值移至AS10 *中. 同样,如果满足条件3,并将ORG3值移动到ORG1列,则也将AS30 *中的列值移动到AS10 *中. 我自己根据上...
到目前为止,我在这里使用了以下代码行：max_total_gross = event_data["max_total_gross"].loc[event_data["event_id"] == event_id].item()自从我更新了熊猫以来,我收到了未来的警告：/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:12:FutureWarning: item has been deprecated and will be removed in afuture version if sys.path[0] == ”:我试图用这种方式修复它,但是结果不一样：event_data.loc[event_da...
这是我的df：In[12]: df = pd.DataFrame(data = list("aabbcc"), columns = ["s"], index=range(11,17)) In[13]: df Out[13]: s 11 a 12 a 13 b 14 b 15 c 16 c现在,根据索引值替换值：In[14]: df.loc[11, "s"] = 'A' In[15]: df Out[15]: s 11 A 12 a 13 b 14 b 15 c 16 c In[16]: df.ix[12, "s"] = 'B' In[17]: df Out[17]: s 11 A 12 B 13 b 14 b 15 c 16 c是否可以基于位置而不是索引值执行相同的操作,类似...
我有一个使用以下代码的DataFrame：import pandas as pd import numpy as npindex = pd.DatetimeIndex(['2017-05-04', '2017-05-05', '2017-05-08', '2017-05-09','2017-05-10'], dtype='datetime64[ns]',name = 'date', freq='B') columns = pd.MultiIndex(levels=[['HSBA LN Equity', 'UCG IM Equity', 'ISP IM Equity'], ['LAST PRICE', 'HIGH', 'LOW']],labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) d...
真奇怪我只是似乎无法在python pandas中获得未堆积的条形图(与pandas官方指南不同).这些条似乎只是重叠,而不是横向放置.任何线索,为什么会这样？df.plot(kind='bar',stacked=False, figsize=(20,15), alpha=0.4)这是图像的链接： 这是样本dfOLS Ridge Lasso EN BN 0.008935 0.013937 0.000000 0.000000 BO 0.037947 0.034341 0.021778 0.021771 BP 0.205764 0.190278 0.184766 0....
我有一个看起来像的Dataframe(table2)57 INVERNESS 361 INVERNESS 533 INVERNESS 535 INVERNESS KERRY DOWNS 758 INVERNESS GREEN 807 INVERNESS 970 INVERNESS POINT 971 INVERNESS等等.. 我需要使用Dict映射/替换名称(我在Excel工作表中具有该名称)当我将翻译表读入Pandas时,我得到的DF看起来像NSUBDIVISION SUBDIVI...
我想绘制一个熊猫DataFrame的平行坐标,该DataFrame包含带有数字的列和其他包含字符串作为值的列. 问题描述 我有以下测试代码可用于绘制带有数字的平行坐标：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.tools.plotting import parallel_coordinatesdf = pd.DataFrame([["line 1",20,30,100], ["line 2",10,40,90],["line 3",10,35,120]], columns=["element","var 1","var 2","var 3"]) parallel_coor...
在新版的熊猫0.13.0中,数据框df使用以下格式打印在一长串数字中：df要么print df而不是像以前那样的概述,现在只能使用df.info()是否可以将默认的“ df”或“ print df”命令更改为显示：In [12]: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 4319 entries, 2010-02-18 00:00:00 to 2010-03-13 23:15:00 Data columns (total 2 columns): QInt 4319 non-null values QHea 4319 non-null values dtypes...
我有一个包含3列的数据框：x,y,时间.有几千行. 我想做的是检索具有最少时间的行,但我希望最小值不应该为0. 例如x y time 240 1 28.5 240 2 19.3 240 240 0 240 19 9.7到目前为止,我已经尝试过以下操作：df.loc[df['time'] > 0].min() # this gives me a series and I want a row # x 225.000000 # y 0.000000 # time 1.066606df['time'].drop_duplicates().nsmallest(1) # 225 0.0我也尝...
可以说我有一个这样的数据框ID,Time1,Value1,Time2,Value2,Time3,Value3 1,2,1.1,3,1.2,4,1.3 1,5,2.1,6,2.2,7,2.3预期的数据帧是这样的ID,Time,Value 1,2,1.1 1,3,1.2 1,4,1.3 1,5,2.1 1,6,2.2 1,7,2.3如果该行具有唯一的ID,则在这种情况下pd.wide_to_long可以完美地工作.df = pd.wide_to_long(df, ['Time',Value],'ID','value', sep='', suffix='.+') .reset_index() .sort_values(['ID', 'Time']) .drop('value', axis...