我有一个输入文件,现在已转换为pandas.dataframe。记录/行的顺序包含表单的相关数据 survey, a, b, c observation, a, b, c
values, 1, 2,我正在尝试将其重新格式化为行,其中每组值都在单独的行上,并具有其相应的调查、截面和观测。这可以用pandas来完成吗?或者我应该遍历一个if,then else结构?
有很多关于存储pandas数据帧的最有效方法的文档(例如How to store a dataframe using Pandas),但大多数资源都集中在i/o时间效率上。我希望将大熊猫数据帧保存为更轻量级的格式,而不会丢失任何信息。大熊猫数据帧通常使用csv格式的几Gb磁盘存储。 LightGBM Dataset看起来很有希望,但是我没有设法正确地重新
我正在尝试将源数据文件中的值字段(从货币)格式化为浮点数,并将其作为支点表值字段的一部分进行汇总。源文件被格式化为CSV。我已经设置了使用熊猫的支点的代码设置,但是很难将货币格式化字段转换为浮动。现在,如果我要运行这段代码,pivot将按列和行正确地格式化,但是value字段是混乱的。
对于一种简单的货币字段格式化方法有什么想法吗?我知道我需要删除$ and ",并修剪掉
我正在尝试将3个变量x,y,z绘制在2d图上,x(日期)在x轴上,y(时间)在y轴上,z(温度)用色标映射。我在pandas Dataframe中提供了三个变量,并使用datenumber创建了一个额外的列,以便matplotlib可以使用它。import pandas as pdimport matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis_da
与标题一样,我有超过800个数据文件(全部以.csv格式)(每个文件的大小为0-5MB,每个文件包含10列,第1行是标题),我希望将它们合并到一个DataFrame中。我可以使用Pandas数据帧一个接一个地添加它们,但这非常耗时。fname = "CRANlogs/" + ffiles[0]
for i in range(8