我正在尝试从pandas列中提取任意格式的日期(日期是较长字符串的一部分)。
我已经在pandas之外找到了 answer,但我不确定如何在pandas专栏中使用它。
日期可以采用各种格式,例如:
footballer, born October 1989
footballer, born 1900s
footballer, born 29 December 1987
Brazilian footballer, born 1983
31/02/1901
16 May 2019
是否可以将任何日期格式和部分日期作为具有date类型的pandas列?
我将csv文件读入pandas数据帧,并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面,我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助!
我想找出pandas数据帧中的哪些列具有不连续的数据。所谓“不连续”,我的意思是这些值从某个值变为零,然后再有一些值。
[0,0,0,1,2,3,4,5,0,0,0] # continuous
[0,0,0,1,2,0,4,5,0,0,0] # not continuous
我已经设法实现了一些可以做到这一点的代码,使用for循环来迭代数据帧的每一列。我在下面制作了一个工作代码片段来说明我的意思:
import numpy as np
import pandas as pd
def find_discontinuous(series):
switch = 0
for inde
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
我使用Pandas和SQLAlchemy在一个CSV文件上应用一些ETL
在验证这些字段并转换其中一些字段之后,我尝试将其导出到我的PostgreSQL数据库,但是我得到了一个错误,这是没有意义的:
sqlalchemy.exc.DataError: (psycopg2.DataError) value too long for type character varying(50)
我已经将字段更改为多个值(最初设置为15)。我试图获取该字段的NaN值,并将其替换为“”(只有一个字段)。为此,我用:
>>> df.loc[df['foo'].isnull(),
从几个 中,连接dataframe中的列的一种简单方法是使用map命令,如下例所示。map函数返回一个序列,那么为什么不能只使用一个常规系列而不是map呢?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},index=['m','n','o'])
df['x'] = df.a.map(str) + "_x"
a b x
m 1 4 1_x
n 2 5 2_x
o
我有一个Pandas DataFrame,它有两列,其中包含范围[-pi,pi)中的一些角度。我需要计算每一行的瞬时角速度,这可以使用diff()来完成,但是当我的数据跨越从pi到-pi的不连续时,这种简单的方法就失败了,例如 我正在尝试对我的列使用numpy.unwrap(),但是当我尝试下面的代码时,我得到了一个ValueError。 angle_data["theta"].apply(np.unwrap)
<Traceback message>
ValueError: diff requires input that is at least one dim