下面的代码并没有忽略NaN。import pandas as pdimport datetime
xx =pd.DataFrame(list(zip([datetime.datetime.fromtimestamp(x*60*60*24*2) for x in range(0,16,2)],[2,1,3,np.nan, 4,5,6,7])), columns=["datetime", "val&quo
浏览 0提问于2017-07-20得票数 0
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我遇到了一个datetime问题，我试图将一个dataframe与日期作为索引值进行匹配。 numpy.datetime64('2014-12-31T00:00:00.000000000'),然后，我就有了带有日期作为索引</em
浏览 0提问于2018-02-21得票数 1
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我有一个字典名称date_dict，以datetime日期为关键字，值对应于观察值的整数计数。我将其转换为稀疏序列/数据帧，并希望将其加入或转换为具有连续日期的序列/数据帧。讨厌的列表理解是我的技巧，目的是绕过这样一个事实，即pandas显然不会自动将datetime date对象转换为适当的DateTime索引。索引的范围从2003年6月24日到2012年11月7日。索引创建一个空的数据帧，但是这会引入一个不需要的列，而且看起来很
浏览 1提问于2012-11-14得票数 17
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我有一个具有各种属性的dataframe，包括一个datetime列。我想提取其中一个属性列，作为由datetime列索引的时间序列。但是，当我从数据帧执行此操作时，我的属性值都会转换为NaN。
这里有一个类似的例子。df = pd.DataFrame({'a': [0,1], 'date':[pd.to_datetime('2017-04-01'),pd.to_datetime('
浏览 0提问于2017-05-01得票数 7
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如果我有一个DataFrame，我想用相同的索引名对行进行分组，比如：c 2 1 -d 4 3 -d 65 -e 5 4averaging = df.groupby(["Index"])[['a', 'b']].mean()这是可行的，只是它
浏览 3提问于2018-10-08得票数 0
mockup = [3,5,nan,2,4,nan,10,nan];实际上，我对各自的索引感兴趣，即sort函数的第二个输出向量。所以，我在找mockupSortedIdx = [
浏览 7提问于2016-12-27得票数 2
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我的索引是datetime对象的索引。我没有创建日期范围并将其设置为索引的原因是，在for循环期间，它会遍历缺少日期的时间序列数据。,然而，当我使用tracker.index检查这个数据帧时，00:00:00, 2017-01-14 00:00:00, dtype='object&#x
浏览 2提问于2020-07-12得票数 0
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我想问一下，在做时间序列中的移动平均模型时，趋势分析，当我们在eview中做移动平均时，我们做一些类似于下面的代码然而，在python中，我们将执行如下操作：当在eview中做简单的移动平均时，我们首先损失，但最后几次观察，在python
浏览 3提问于2019-08-21得票数 0
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06-22', '2016-06-23', '2016-06-24', dtype='datetime64[ns]', name=u'Date', length=1260, freq=None, tz=None)DatetimeIndex(['
浏览 2提问于2016-07-01得票数 3
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143.367 143.355combined_data = pd.concat([previous_df, df_test], axis=0) Unnamed: 0 DateTime Open High Low Close 2 2022-09-22 09:20:00 NaN
浏览 1提问于2022-09-22得票数 0
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我有一个具有多个索引的dataframe，如下例所示： b NaN NaN NaN2020-01-02 a NaN</em
浏览 2提问于2021-01-26得票数 0
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下面是一个最小的例子：df = pd.DataFrame({'x': [0, 0, np.NaN, 1], 'y': [1, 0, 0, np.NaN], 'z': [np.NaN, 1, 1, 0]}, dtype = int, index = ['a', 'a', 'b', 'b'])
a 01
浏览 11提问于2018-02-21得票数 2
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我试图将包含日期的字符串转换为日期时间，忽略不包含日期的行，因为它们会出错。
通常我会使用pd.to_datetime(列=、格式=、错误=‘忽略’)，但在本例中，这不会转换任何内容。但是，当我更改错误=‘胁迫’时，它确实会转换日期，但当然会将其他所有内容转换为NaN。我想使用忽略，因为在其他行中仍然有有价值的数据。result["Action"] = pd.to_datetime(result["Action"
浏览 9提问于2021-12-01得票数 1
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datetime, count, label1656140643, 20, B1656140676, 1, B# df is dataframe here, result from pandas.read_csv
浏览 1提问于2022-06-25得票数 1
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熊猫群群中忽略NaN的标准错误
、、、、
我已经将数据加载到具有多个列标题索引的dataframe中。目前，我一直在按列索引对数据进行分组，取组的平均值，计算95%的置信区间，如下所示：import pandas as pdnumpy中的std将给出忽略NaN值
浏览 8提问于2013-08-04得票数 9
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我目前使用的是DateTime = dd.to_datetime。我从CSV导入并让dask决定数据类型。print(ddf.describe(include='all'))
ddf['DateTime'] = dd.to_datetime(dd
浏览 6提问于2019-10-05得票数 1
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= pd.DataFrame({'a': [1,2,3]})
0 NaNNaN NaN NaN2 NaN NaN NaN NaNIn [5]: df.mult
浏览 0提问于2015-08-21得票数 1
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-13 1 100 abd6 2021-05-27 1 100 abd 虽然date不是唯一的，但我想在df2的date列上重新索引df2.set_index('date').reindex(df1.set_index('date').index)不会工作，因为轴有重复的值。nan5 2021-05-27 1 100 abd
6 2021-06-12 1 <em
浏览 16提问于2021-03-29得票数 1
但是，在下面的代码中，当索引是DatetimeIndex和df一样时，很难使用df。import pandas as pdfrom datetime import datetime
df['c'] = 10
print(df)a
浏览 4提问于2022-02-16得票数 0
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我有一个大约有4900万个项目(7000*7000)的大型数组，在其中我需要找到最大的N个项目及其索引，忽略所有的NaN。我不能事先删除这些NaNs，因为我需要第一个数组中最大的N个项的索引值，以便从另一个数组中提取数据，与第一个数组相比，另一个数组的NaNs具有不同的索引。我试过了 np.argpartition(first_array, -N)[-N:] 这对于没有nan的数组非常有效，但如果有nan，nan将成为最大的项，因为它
浏览 5提问于2019-05-30得票数 3
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