this is my original dataframe, I want to use the Day column as the index of the dataframe passing the 'Day' column into set_index() 为什么在新的索引中有额外的括号和逗号?
我所做的是:
a = dataframe.antecedants
print(type(a[0]))
print(a[10])
b = a.tolist()
print(type(b[10]))
print(b[10])
c = [list(x) for x in a]
print(type(c[10]))
print(c[10])
我试图将我的先验数据保存到Elasticsearch,因为它包含了frozenset,所以我得到了一些错误,所以我将frozenset转换为list,在这里,当我将我的frozenset转换为list时,我得到了错误的结果。我为什么要这么做?我只想将一个
我在列中有一个具有多索引的DataFrame,并且希望使用字典来追加新的行。
假设DataFrame中的每一行都是一个城市。列中包含“距离”和“车辆”。每个细胞就是在这个距离内选择这个交通工具的人口的百分比。
我正在构造这样的索引:
index_tuples=[]
for distance in ["near", "far"]:
for vehicle in ["bike", "car"]:
index_tuples.append([distance, vehicle])
index = pd.Mult
我正在尝试使用北极包中的TICKSTORE建立一个tick数据库。当我运行文档中的示例()并以UTC格式编写带有日期时间索引的dataframe时,读回数据将返回带有‘欧洲/柏林’索引的df,这是我pc的本地时区。
有没有办法返回UTC时间戳中的数据?
代码示例:
from arctic import Arctic, TICK_STORE
from datetime import datetime as dt
import pandas as pd
from arctic.date._mktz import mktz
db = Arctic('localhost')
db
假设x = pd.DataFrame({'a': range(0,3), 'b': range(1, 4)})和y = pd.DataFrame({'a': range(-1,2), 'b': range(2, 5)})。我想要构造一个dataframe t = pd.DataFrame('x': x, 'y': y)。预期的结果是一个多索引的数据格式。但是,一条错误消息告诉我ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
我有一个细胞,我想要它的价值。我知道单元格的列名和行号(但不知道它的行索引)
A B
h 1 2
n 3 4
比如说,上面有dataframe,我必须更改第一行的单元格(我不知道它的索引'h'),列名为'B‘。
我试着使用df['B'].iloc[0]=10,它可以工作,但是它总是给出警告。
' SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame'
那么,为我的情况更改单元格值的正确方法是什么呢?
我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?