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1
回答
不
使用
NaNs
合并
具有
不同
日期
时间
频率
的
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试
合并
两个
具有
不同
日期
时间
频率
的
数据
帧
,并用重复项填充缺失
的
值。分钟
频率
的
数据
帧
df1: time1 2017-06-01 00:01:003 2017-06-01 00:03:00 4 2017-06-01 00:04
浏览 19
提问于2019-05-29
得票数 0
2
回答
Python - Pandas -
合并
两个
具有
不同
时间
戳
频率
的
DataFrame
python
、
pandas
、
dataframe
、
merge
、
timestamp
我有两个
数据
帧
:-第一个有一个
时间
戳列,
具有
秒或亚秒级
的
时间
步长,-第二个有一个
时间
戳列,
具有
1分钟
的
时间
步长。现在很明显,如果
数据
时间
间隔相同,两个
数据
帧
将
具有
不同
的
大小,因为它们
的
数据
频率
不同
。我想将它们
合并<
浏览 2
提问于2019-12-11
得票数 0
1
回答
使用
Python对
时间
序列进行推算
python
、
pandas
、
numpy
我有一个非常大
的
数据
集df,它缺少大量
的
日期
(整个8月份)及其各自
的
数据
。1000 0.90我希望
数据
看起来像这样,并最终通过
使用
中位数或类似的值来填充缺少
的
日期
及其各自
的
值。要填充
的
行大
浏览 0
提问于2020-10-03
得票数 1
1
回答
转换以R表示
的
每月
日期
r
、
date
、
type-conversion
、
data-conversion
我有两个
不同
的
数据
帧
和
不同
的
日期
格式我希望将这些
日期
转换为相同
的
格式,这样我就可以按
日期
合并
两个
不同
的
数据
帧<
浏览 0
提问于2019-04-13
得票数 0
2
回答
对
数据
帧
的
时间
序列进行重采样,并对R中
的
变量
使用
先前
的
值
r
、
dataframe
、
variables
、
time-series
、
resampling
我想
合并
两个
具有
不同
时间
戳
的
数据
帧
。
数据
来自
具有
不同
频率
的
两个
不同
信号。
数据
框如下所示 var1 = c(1, NA, 4, 6),3, NA, 2)) df2 = data.frame(time = c(0.04,
浏览 31
提问于2020-05-04
得票数 0
1
回答
转换
日期
时间
格式并
合并
两个关于熊猫
的
OHLC
时间
序列
python
、
pandas
、
dataframe
、
datetime
、
time-series
我
的
计划: 我
的
目标是
使用
和ffill
合并
每周OHLC值到每小时df。然而,在我这样做之前,我需要获得相同格式和类型
的
date列。我就是这样做
的
:问题: 一旦完
浏览 8
提问于2022-04-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在最近
的
UNIX
时间
戳上
合并
两个DataFrames
python
、
pandas
、
join
、
merge
、
timestamp
我有两组
数据
,通常长度
不同
,其中包含一个UNIX
时间
戳列。一个
日期
框通常
具有
一致
的
间隔
数据
,而off
具有
一定
的
偏移量,但仍然每5秒(0,5,10,15 vs 3,8,13,18)不可预测。1428796839 | 4 1428796820我希望根据最近
的
日期
浏览 3
提问于2016-05-10
得票数 0
1
回答
如何将零填充到空白
日期
?
r
、
loops
newdf$Var1[i])==as.Date(dates$Var1[j])){ } Var1表示
日期
在
日期
数据
帧
中,它由
日期
和相应
的
频率
组成。我创建了
具有
特定
日期
范围
的
newdf。现在我想在
日期
数据
帧
中添加
频率
到newdf。我用上面的循环
浏览 1
提问于2021-06-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pandas多个
数据
帧
加入内存错误
python
、
pandas
、
join
、
dataframe
我有20个
数据
帧
,在最后阶段,我想通过以下代码片段将它们全部
合并
:for df in allDf[1:]:每个dataframe有20个数字列,每个列
的
范围从2015-01-01到当前
日期
,
具有
唯一/
不同
的
日期
时间
浏览 3
提问于2016-12-19
得票数 0
1
回答
数据
帧
中
数据
的
扩展分辨率
python
、
pandas
、
dataframe
、
time-series
我有一个每月
频率
的
数据
帧
。索引
的
时间
戳为1880-01-01,1880-02-01.我想把索引扩大到1880-01-01,1880-01-02.一旦完成,我想转发填充列中
的
数据
,以便它自己重复,直到下一个
数据
可用为止。 此过程
的
目标是将此
数据
帧
与
具有
日常分辨率
的
其他
数据
帧
合并
。
浏览 2
提问于2018-06-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
For循环将pandas
数据
帧
与公共列
合并
python
、
pandas
、
dataframe
最大
的
问题是,由于
数据
帧
存储了每个机场每天
的
上升次数,某些机场处于
不
活动状态
的
几周导致
数据
帧
具有
不同
的
顺序和数量
的
相似和
不同
的
机场名称。我已经尝试过merge,concat,join,update...this问题真的很复杂,我
的
最终目标是有一个主
数据
帧
,所有现有的按字母顺序排序
的</
浏览 18
提问于2020-05-29
得票数 2
2
回答
Pandas
数据
帧
合并
行以删除NaN
python
、
pandas
、
pandas-groupby
我有一个包含一些
NaNs
的
数据
帧
:51 Peg 4.2293 577351 Peg 4.23077 NaN55 Cnc 44.4175 NaN61 Vir NaN 557761 Vir 123.01 NaN
具有
相同"hostname“
的
行都引用相同
的
对象,但如您所见,一
浏览 14
提问于2018-03-01
得票数 3
回答已采纳
3
回答
Python 3和Windows 64中
的
内存错误
python
、
windows
、
python-3.x
、
memory-management
我知道以前有人问过与内存错误相关
的
问题,例如、、、或。建议
的
解决方案总是切换到Python 3和/或窗口64位,或者在出现错误
的
情况下修复代码。然而,我已经在Python 3和赢64。我有大约15个
日期
索引,熊猫
数据
帧
,每行14000行,平均5000列浮点
数据
,和大约40-50%
的
NaN值,我从硬盘中读取。我不能简单地放弃
NaNs
,因为
不同
的
列在
不同
的
<
浏览 0
提问于2018-03-07
得票数 6
1
回答
在Python中计算相关性时出现问题
python
、
correlation
我有以下
数据
框我需要计算所有列
的
相关矩阵。问题是:当我分别计算两列时,得到
的
值与
使用
df.corr()计算每一对
的
所有值时
不同
。我构建
数据
帧
的
方式是将第一列与其他列
合并
,这种
合并
过程导致两个
数据
帧
的
行长
不同
。在计算相关性时,函数.corr()是否考虑了
NaNs
?对于我得到
的
浏览 1
提问于2021-05-07
得票数 0
1
回答
在pandas中
合并
多个
数据
集
python
、
pandas
我正在努力正确地
合并
pandas中
的
一些
数据
集。假设我在
不同
的
时间
测量了变量A、B和C。有时,我会同时得到A和B,有时不会。我有三个
数据
帧
,其中
数据
帧
的
索引是测量
时间
,还有一列用于测量。如果我将这些
数据
帧
连接起来,我会得到一堆没有测量
的
NaNs
,可能是这样
的
idx | A | B
浏览 1
提问于2015-09-04
得票数 0
2
回答
如何处理postgresql
数据
库
的
pandas
数据
帧
整型列中
的
NaNs
postgresql
、
pandas
、
null
、
integer
、
nan
我有一个包含“年份”列
的
熊猫
数据
框。但是,由于外部
合并
,一些行
具有
np.NaN值。因此,pandas中列
的
数据
类型被转换为float64而不是integer (integer不能存储
NaNs
?)。接下来,我想将
数据
帧
存储在postGreSQL
数据
库中。为此,我
使用
:一切正常,但是我
的
postGreSQL列现在是"double precision“
浏览 2
提问于2018-05-18
得票数 3
1
回答
将两个不相等
的
数据
帧
与两个索引(
日期
时间
和
日期
)上
的
部分公共元素
合并
python
、
pandas
、
datetime
、
merge
我想在两列上
合并
两个
不同
长度
的
数据
帧
,这两个列部分
具有
公共元素。left_dataframe (A)
的
索引是datetime类型
的
,相同
的
日期
会多次出现,但
时间
不同
(因此,index.date不起作用)。正如预期
的
那样,right_dataframe (B)
的
索引是datetime.date类型
的
,并且每个
日期
浏览 19
提问于2019-09-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将多个PySpark DataFrames与MergeSchema
合并
python
、
pyspark
、
pyspark-dataframes
我想将多个PySpark
数据
帧
合并
到一个PySpark
数据
帧
中。它们都来自相同
的
模式,但是它们可能会有所
不同
,因为有时会缺少一些列(例如,模式通常包含200个
具有
已定义
数据
类型
的
列,其中dataFrame A有120列,dataFrame B有60列)。是否有可能在
不
写入和读取所有
数据
帧
的
情况下再次
使用
mergeSchema<e
浏览 2
提问于2020-06-22
得票数 0
1
回答
创建
日期
索引并添加到R中
的
数据
框
r
、
time-series
在Python中,您可以
使用
pandas创建
日期
范围,并将其添加到
数据
框中,如下所示;dates = pd.date_range('2006-01此外,如果我想比较两个长度
不同
但
时间
跨度相同
的
数据
集,您可以用较低
的
频率
对
数据
集进行重新采样,以便通过在孔中放置'
NaNs
‘来使其长度与较高
的
浏览 9
提问于2016-08-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
pandas中
使用
概率列
的
随机抽样行
python
、
pandas
、
random
我正在
使用
python和pandas从
数据
帧
中随机抽取样本。我
的
数据
帧
如下所示: 第一列包含
时间
,第二列是平均速率,第三列是1-sigma,第四列是与该行描述
的
事件相关
的
概率。 ? 我知道我可以
使用
下面的代码来绘制加权样本: random=df.sample(n=100000, replace=True, weights='P>0', axis=0) 但我不确定在这里
使用</e
浏览 24
提问于2020-04-24
得票数 1
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