使用以下csv数据:
我已经将数据从csv加载到Pandas Pivot Table中,输出如下:
[[nan nan nan ... nan nan 0.]
[nan 21 nan ... nan 0. nan]
[nan nan nan ... 0. nan nan]
...
[23. nan 13. ... nan nan nan]
[nan nan nan ... nan nan nan]
[nan 14 nan ... nan nan nan]]
但在对结果使用Scipy高斯滤波器后,数据随后被消隐,如下所示:
[[nan nan nan ... nan nan
Hi有一个数据框架(df),其中包含两个列(日期、文本),从Excel电子表格中读取到Python/Pandas。
xl = pd.ExcelFile(dir+"file.xlsx")
df = xl.parse(xl.sheet_names[0])
date text
0 2013-08-06 NaN
1 2013-08-06 Text with unicode
2 ...
文本包含不需要的unicode字符,我通常使用
df['text'] = df[&
我为分层聚类编写了以下代码,但我得到了以下错误,您能帮助我吗?
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the Mall dataset with pandas
dataset =
pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/akbarhusnoo/Chronic-Kidney-Disease-Prediction/main/chronic_kidne
我正在尝试在Pandas数据帧中创建一个新字段,它是选定的其他字段的串联字符串,用逗号分隔,但仅在这些其他字段中存在值的情况下。
Name City Food1 Food2 Food3
Dave London cheese ham
Stan Boston eggs cheese fish
Jean Paris fish
Name City Food1 Food2 Food3 concat
Dave London cheese ham cheese,ham
Stan Boston eggs cheese fish
我知道解决这个问题很明显,但我没有办法.
我将一个带有Pandas的.csv文件导入到一个数据文件中。数据格式为:3列单标题,1列45行,2列40行,3列21行。该形状为(45,3)。“缺失”行充满了NAN,这里开始了我的问题。
我想用不同的参与函数来评估一些统计数据,比如安德森达林测试等等,比如:
for i in columns:
print ([i])
a = stats.anderson(df[i], dist = 'norm')
print (a)
if a[0] > a[1][2]:
print('The null hypothesis can
我在使用pandas NAs过滤数据时遇到了一些问题。我有一个数据框,如下所示:
Jan Feb Mar Apr May June
0 0.349143 0.249041 0.244352 NaN 0.425336 NaN
1 0.530616 0.816829 NaN 0.212282 0.099364 NaN
2 0.713001 0.073601 0.242077 0.553908 NaN NaN
3 0.245295 0.007016 0.444352
我正在尝试计算pandas系列中的NaN元素(数据类型类‘numpy.float64’),以了解有多少个数据类型是类'pandas.core.series.Series‘
这是为了计数pandas系列中的空值
import pandas as pd
oc=pd.read_csv(csv_file)
oc.count("NaN")
我期望oc,count("NaN")的输出是7,但它显示的是'Level NaN must be same as name (None)'
我有一个熊猫数据列表,我想对所有的熊猫执行一个模式操作。
所有数据文件都有相同的布局:
date是dt.date对象,感情是整数(-1、0或1)。我想得到一个数据组的日期,情感是原始的模式(或一个模式的列表,如果有更多)。
我用它来聚合:
df = df.groupby('date').agg(pd.Series.mode)
它可以很好地处理几乎所有的数据文件,其中只有一个返回一个错误:
File "..\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 420, in agg_list_like
rais
Problem:我有几天的timeseries数据,我使用Seaborn库的函数以facet形式绘制这些数据。在几种情况下,我发现前面提到的海运函数在两个读数之间绘制了连续行之间的连续缺失值(nan值)。虽然matplotlib将缺失的值显示为gap,但这是有意义的。演示示例如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# create timeseries data for 3 days such that day two contains N
我想挤一个这样的数据文件:
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([[1,pd.NA,100],[2,20,np.nan],[np.nan,np.nan,300],[pd.NA,"bla",400]], columns=["A","B","C"])
df1
A B C
0 1 <NA> 100.0
1 2 20 NaN
2 NaN NaN 300.0
3 <NA