假设我在Pandas中有一个多索引数据帧,例如:
A B C
X Y Z
bar one a -0.007381 -0.365315 -0.024817
b -1.219794 0.370955 -0.795125
baz three a 0.145578 1.428502 -0.408384
b -0.249321 -0.292967 -1.
我的目标是创建一个pandas面板,我目前有一个csv,示例如下:
Year From country To country Points
2005 Albania Albania 0
2005 Albania Bosnia & Herzegovina 0
2005 Albania Croatia 2
2005 Albania Cyprus 7
2005 Albania
最近,我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上,这怎么可能呢?这怎么可能呢?pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k,10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
我使用了一个数据have (初始索引为0.9999),并按年份进行了分区:
requests_df = {year : df[df['req_year'] == year] for year in df['req_year'].unique()}
和往常一样,每个子帧保留自己的索引顺序。然后,在尝试对其中一个孤立帧(df_yr = requests_df[2015])进行索引时,我得到了一个非常出乎意料的行为:
for idx in df_year.index:
qty = frame[idx]['qty_tickets']
原因
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
目前,我有以下数据:
data = {'shoe': ['a', 'b'], 'fury': ['c','d','e','f'], 'chaos': ['g','h', 'i']}
dataFrame = pandas.DataFrame({k:pandas.Series(v) for k, v in data.items()})
输出:
shoe fury chaos
0 a c
我有一组数据,其中包含用于创建数据帧的列名和值。
然而,其中一个列值是另一个数据帧,在pandas中是否可以这样做,或者每个列值都是一个值吗?
例如,我试图实现的内容将如下所示;
df
out:
A B C
0 A1 B1 D E
D1 E1
F G
F1 G1
在这里,带数字的字母是值,只有字母是列名。
我为一个数据帧提供了以下for循环
# this is my data
df=yf.download('AAPL', period='max', interval='1d' )
vwap15 = []
for i in range(0,len(df)-1):
if(i>=15):
vwap15.append(sum(df["Close"][i-15:i]*df["Volume"][i-15:i])/sum(df["Volume"][i-15:i]))