我有一个具有多索引(Date,InputTime)的数据帧,该数据帧的列(Value,Id)中可能包含一些NA值。我想要填充正向值,但只按日期填充,而且我找不到以一种非常有效的方式这样做的方法。下面是我拥有的数据帧类型:下面是我想要的结果:因此,为了按日期正确填充,我可以使用groupby(level=0)函数。groupby很快,但是应用于数据帧group by date的填充函数实在太慢了
因此,我在第一行有一个包含8年能量值和对象类型的数据帧。我需要绘制所有3000个按类型分组的源。3000线,X轴是8年,Y轴是能量。我尝试只删除类型和绘图,而不是按以下条件分组: blazar_eneryg_with_type.plot(x ='Year', kind = 'line') Here's the result, that
我正在从Pandas切换到Dask,并希望在数据帧上执行条件选择。我想提供一个条件列表,最好是布尔数组/序列,然后得到一个应用了所有这些条件的数据帧。在Pandas中,我只是做了np.all(BoolSeries1,BoolSeries2,...)并将结果应用于数据帧。import dask.array as da
import dask.datafra
使用Pandas,我想读取散布在整个文件中的少量行。我想我可以在没有熊猫的情况下做到这一点,遵循这里的步骤:How to read specific lines of a large csv file 在pandas中,我尝试使用skiprows来只选择我需要的行FILESIZE) if row not in rows2keep)
signal = pd.read_csv('train.csv', skiprows=rows2skip) 我希望这段代码能很快地返回一个小的数据<