如果我计算一个groupby对象的平均值,并且在其中一个组中有一个NaN(s),那么NaNs就会被忽略。即使在应用np.mean时,它仍然返回所有有效数字的平均值。我希望在组内有一个NaN时立即返回NaN。这里是一个简化的行为示例
import pandas as pd
import numpy as np
c = pd.DataFrame({'a':[1,np.nan,2,3],'b':[1,2,1,2]})
c.groupby('b').mean()
a
b
1 1.5
2 3.0
c.groupby('b
我有一些熊猫群函数,可以将数据写入文件,但出于某种原因,我会得到多余的数据写入文件。下面是代码:
此函数将应用于dataframe中的每个项。
def item_grouper(df):
# Get the frequency of each tag applied to the item
tag_counts = df['tag'].value_counts()
# Get the most frequent tag (or tags, assuming a tie)
max_tags = tag_counts[tag_counts==tag
我有三份名单-
Name = ["ABC", "DEF", "GHI"]
Year = [2016,2017]
Month = ["Aug","Jul","Jun"]
我想从这些列表中创建数据,如下所示-
df -
Name Year Month
ABC 2016 Aug
ABC 2016 Jul
ABC 2016 Jun
ABC 2017 Aug
ABC 2017 Jul
ABC 2017 Jun
DEF 2016 Aug
DEF 2016 Jul
DEF 2016 Jun
DE
我已经有几周没有在熊猫体内使用io来访问谷歌分析API了,但据我所知,它一直运行良好,历史上没有任何问题。我今天又运行了一次,看起来好像tools.run语法不受欢迎了,所以我拉了一拉,用替换了tools.py,并在熊猫中更改为auth.py:
def authenticate(flow, storage=None):
"""
Try to retrieve a valid set of credentials from the token store if possible
Otherwise use the given authenticat
(对python/大熊猫来说是个新手,但我是一位经验丰富的程序员-我知道如何用其他语言在下面做些什么-我会很欣赏关于python/大熊猫应该学到什么的提示)
X1, X2, ..., Xn = small dataframes (say about 10k rows)
Y = a large dataframe (say about 10 million rows)
我现在有个循环:
for i=1 to n:
Zi = Xi.merge(Y, how='left', on='common_key')
(请注意,子会像十一一样小)
我认为,这应该是一个容易并
我正在试验SQL和Pandas。遵循和相关的sqlalchemy 的熊猫指南
from sqlalchemy import create_engine
'''
example from sqlalchemy guide, engine_spec has the form of:
dialect+driver://user:password@host:port/name
where leaving out "+driver" defaults to whatever the SQLAlchemy choose for dialect
我正在计算迭代工具创建的生成器中事物的排列。我在这个表单中有一段代码(这是一个虚拟的例子):
import itertools
import pandas as pd
combos = itertools.permutations('abcdefghi',2)
results = []
i=0
for combo in combos:
i+=1 #this line is actually other stuff that's expensive
results.append([combo[0]+'-'+combo[1],i])
r
我希望在Pandas中使用、减少和积累函数,其方式类似于它们在带有列表的原生python中的应用。在itertools和functools实现中,减少和积累(有时在其他语言中称为折叠和累积折叠)需要有两个参数的函数。在Pandas,没有类似的实施。该函数包含两个参数: f(accumulated_value,popped_value)
因此,我有一个二进制变量列表,当我们处于1状态时,我想要计算持续时间的数量:
In [1]: from itertools import accumulate
import pandas as pd
drawdown_period