我有证券的主要原始数据,我需要在其中创建基于某些筛选标准的多个证券投资组合。我习惯于在C++中工作,不太清楚如何用Python语言实现下面的代码。
我尝试使用嵌套的for循环创建不同的数据帧:
i -用于循环从2007年到2017年的年份(原始数据中的yr列)
j -用于遍历从1到4的区域(原始数据中的列区域)
for i in range (2007, 2018):
for j in range (1,5):
dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
我想在循环中创建数据帧,但使用关键字命名每个数据帧,以避免覆盖循环中的每个数据帧。
这是我的数据框的简化版本:
ID Field Value
1 A 1.1
2 A 1.2
3 A 2.4
4 B 1.7
5 B 4.3
6 C 2.2
因此,在这种情况下,我想以名为A、B和C的3个数据帧结束,所以这是我所疲惫的:
df2= df.groupby(['Field'])
for key, group in df2:
key = group.reset_index()
当然,每
循环遍历一堆文件并为每个文件创建单独的数据帧的最佳方法是什么?我已经研究过其他问题,但似乎每个问题的重点都是将文件连接到一个数据框架中。
例如,如果我有mylist = 'a.csv','b.csv','c.csv',并且我希望我的每个数据帧都使用文件的名称(a,b,c),我不能这样做,因为赋值语句的左边被视为字符串。如何纠正这一点,以便将其解释为数据分配?
mylist = ['a.csv','b.csv','c.csv']
import pandas as pd
for file in myli
这是数据帧。
dataFrame =pd.DataFrame(['yes',10,'NaN',200703727.0,2141219]).T
dataFrame.columns=["a",'B','C','D','E']
DataFrame->
a B C D E
0 yes 10 NaN 2.00704e+08 2141219
我想把这个数据转换成嵌套的JSON n行,数据帧中的行数可能是百万。
json输出我需要
{ "E":214
我正在使用python包censusgeocode对街道地址进行地理编码,并获得相应的geo,我可以使用这些I在其他人口普查数据中合并。
我有一个包含所有街道地址的csv文件,这段代码可以很好地加载程序,输入数据,并使用geocode函数循环每个文件:
#For geocoding:
import censusgeocode as cg
#For data handling:
import pandas as pd
addresses = pd.read_csv('addresslist.csv')
geo_set = []
#just test it for thr
我希望从我的经验中得到运行,在那里我可以从其中的一个特定项目中过滤。
从我的Experience对象中,我得到了一个包含所有azureml.PipelineRun的生成器
experiment.get_runs(type="azureml.PipelineRun")
在官方的中,据说我们可以在运行的properties上添加某种类型的过滤。
过滤器由“属性”或{“属性”:“值”}运行。
因此,我可以在这样的一级属性上进行过滤:
for run in experiment.get_runs(type="azureml.PipelineRun", prope