感谢您抽出时间来看我的问题。
我尝试使用下面的函数转换pandas dataframe中的两个日期列。我使用这个函数,因为"Closed Date“有4221行,所以它不会在空单元格上崩溃。
最终,更改会生成原始行号的数据帧。因此,我不希望丢失在关闭日期具有空值的行。
数据帧概述:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4272 entries, 0 to 4271
Data columns (total 4 columns):
Created Date 4272 non-null obje
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片,转置该切片,并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧,我目前正在运行for循环,逐个单元格地复制每个值,但效率非常低。
除了for循环,我已经尝试了.loc,.iloc,与转置,但没有成功。pivot,pivot_table,melt在这里似乎不适用,否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
我正在从数据列不完整的Excel电子表格导入数据帧:
Date Value
0 2020-04-29 144
1 NaT 158
2 NaT 134
3 2020-04-30 114
4 NaT 153
我想用上一行中的日期替换NaTs来填充它们。慢速方法起作用:
for i in range(0, df.shape[0]):
if pd.isnull(df.iat[i,0]):
df.iat[i, 0] = df.iat
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
熊猫版本1.0.3
例如..。
import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame([pd.Series(dict(a=pd.NaT, b=np.nan))])
某种令人毛骨悚然的类型推断给出了a和b作为NaT。
a b
0 NaT NaT
当然,然后将后续系列中的实际浮点数添加到'b‘中,就会使它具有dtype对象,而不是您可能假设的d类型浮点数。
在我看来,这种行为就像个窃听器,但是吗?
我在删除数据帧中超过空值na_threshold的行时遇到了一些问题
na_threshold=2
df3=df3.dropna(thresh=len(df3.columns) - na_threshold)
当我跑的时候
df_null = df3.where(reduce(lambda x, y: x | y, (f.col(x).isNull() for x in df3.columns)))
df_null是一个包含1行的数据帧条目,其中只有一列的值为null
我已经尝试增加na_threshold的值,但没有起到什么作用。
我导入了一个excel文件,但在pandas迭代过程中遇到了问题。导入后的数据如下所示。
Acct Time Typ Name
01/02/2018 NaN NaN NaN
52 07:58:34 1 John
53 07:58:35 1 Jack
54 07:58:35 1 Ron
55 07:58:35 1 Lux
我有一个包含一些NaTs的系列,需要用NaTs替换它们。我该怎么做呢?
下面是一个简单的例子,我已经尝试过了:
>>> s = pd.Series([np.NaN, np.NaN])
>>> s.fillna(pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype: float64
>>> s.replace(np.NaN, pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype: float64
>>> s.where(pd.notnull(s), pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype:
我已经在Pandas中通过df.describe()获得了我的数据帧的统计数据。
statistics = df.describe()
我想根据计数过滤统计数据帧:
main Meas1 Meas2 Meas3 Meas4 Meas5
sublvl Value Value Value Value Value
count 7.000000 1.0 1.0 582.00 97.000000
mean 30 37.0 26.0 33.03 16.635
我刚刚开始学习python,并试图让它为我的工作做一些有用的事情。
我的目标是从excel文件中读取具有以下格式数据的表,并对其进行计算:这是员工工作天数的服务记录:
Day from Day to
01/09/12 31/08/13
04/07/15 10/11/15
11/11/17
在最后一行中,未指定日期,并将将其视为当前日期。
我写了以下文章:
import pandas
db=pandas.read_excel('earnedleaves.xls')
from datetime import datetime
def Calc_Days_W