我在一组数据中有多个“开始”和“停止”时间序列,我想看看一组特定的日期/时间是否落在一组给定的“开始/停止”时间之间。我在python中使用pandas,并尝试将数据作为数据帧或时间序列-两者都不起作用。我一直在使用这段代码:
print (start1 < test1[0:LenS] < stop1).any()
(请注意,"test10:LenS“只是为了确保test1与start1和stop1的长度相同),我得到了这个错误:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bo
我有一个包含多列的Pandas数据帧,我想对其进行过滤,以获得与不同列中的特定值相匹配的子集。我使用了isin()方法并传递了一个字典,但我一直在获取带有消息TypeError: only list-like or dict-like objects are allowed to be passed to DataFrame.isin(), you passed a 'str'的TypeError。
以下是该问题的一个示例:
x = pd.DataFrame({'surname':['wang','park','park&
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'start':[1,2,3],'zone':['a','b','c']});
df['end']=[4,5,6]
df.set_index('zone',drop=True,inplace=True,append=False)
print(df)
start end
zone
a 1 4
b 2 5
c
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.
我有几个国家的金融时间序列,对于这些时间序列中的每一个,我想删除在那个特定国家的公共假日的观察结果。为此,我在我的时间序列中创建了一个新列,其中包含布尔值,以指示该日期是否为假日。
因此,我找到了这段代码来分配布尔值,它对我的美国时间序列非常有效:
但我不能让它在其他国家工作。我尝试使用工作日历,如下面的代码,但得到错误消息。如果有任何关于使用workalendar或其他方法的建议,我将不胜感激。
from datetime import date
from workalendar.europe import UnitedKingdom
cal = UnitedKingdom()
holid
我得到了一个10000行的.txt文件,其中包含标题、imdb评分、投票数、流派和其他有关电影的信息。我们应该将其导入到包含pandas的数据帧中,但我不知道如何告诉pandas在哪里正确分隔列。例如,第一行是电影“肖申克的救世主”,但第二行是“低俗小说”。.txt中的信息之间没有逗号分隔,只有空格。因此,Pandas将"The“、"Shawshank”、"Redemption“作为单独的字段。我该如何告诉Pandas如何正确地分解.txt文件呢?我现在的代码是: from IPython.core.interactiveshell import Interactiv
有时我会得到一个序列,其中所有的片段(长度都相等)属于一起。在这种情况下,我需要将序列分割,并将数据段排列到数据帧的列中。例如,序列的长度为30,我想制作一个包含三列的数据帧,其中每列分别由序列的第一个、第二个和最后10个条目组成。 我使用下面的代码,这是一个for循环,获取序列的每个块并将其作为列附加到dataframe。问题是,由于for循环,这是相当慢的。在Pandas中有没有更好的方法呢? def series_to_dataframe(series,length,interval_length):
#function to convert series to datafra
下面是我的数据框架。在这里,我尝试使用多个if条件在列中填充none值。但我尝试的代码不起作用。 import pandas as pd
# intialise data of lists.
data = {'Region':['APAC', 'EMEA', 'EMEA', 'APAC'], 'Country':['Germany', 'None', 'UK', 'India'],'Site':['No
当我想要基于多个条件从数据帧访问一个值时,什么是一种优雅的失败方式:
#Select from DataFrame using criteria from multiple columns
newdf = df[(df['column_one']>2004) & (df['column_two']==9)]
如果不存在满足上述条件的值,那么pandas会返回一个keyerror。如何将NaN值存储在newdf中。