CSV文件很大(几GB),所以我想要一步一步地对行进行切片,并使用pivot修改每个切片的DataFrames,然后组合DataFrames。我使用了一个生成器函数来按行划分数据,但我无法使用pandas.read_csv中的'delimeter'参数,如下所示。import pandas as pd
for x in range(0,36
在Pandas (v0.8.0) DataFrame中,我希望用另一列覆盖一段列。实现这一目标的有效替代方法是什么?\pandas\core\indexing.py", line 68, in __setitem__raise ValueError('Setting mixed-type DataFrames with '
ValueError: Set
既然.ix已经是了,我想知道在Pandas中混合基于标签、基于布尔和基于位置的索引的正确方式是什么?我需要将值分配给一个数据帧切片,最好在索引和列位置上使用label或boolean进行引用。例如(使用.loc作为所需切片方法的占位符):显然这是行不通的,我得到了:
TypeError: cannot do sliceind
# pre-allocate data cubecube[:] = np.NaN# filling of cubeidx=5
data = cube[tix,:,idx] 数据粗略地描述了当天该id的20列的值 我正在创建一个多维数据集来更好地切片我的数据,不幸的是,通过使用这样的语句,我可以用数据类型仅为float64的数据填充我的第二个维度,而这些数据<
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。import pandas as pd
'b': range(7,13),'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2