我有一个关于如何在pandas数据帧中填充missint日期值的问题。我发现了一个类似的问题( pandas fill missing dates in time series ) 但这并没有回答我的实际问题。 我有一个数据帧,看起来像这样: date amount person country
01.01.2019 10 John IT
01.03.2019 5 Jane SWE
01.05.2019 3 Jim SWE
01.05.2019 10
我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子,但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧:
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
我有一个填充了以下数据的pandas数据帧:
Date val count
0 2013-01 A 1
1 2013-01 M 1
2 2013-02 M 2
3 2013-03 B 3
4 2013-03 M 5
5 2014-05 B 1
我是matplotlib的新手,不知道如何使用Y轴(count)、X轴(Date)和三条单独的曲线来绘制这些数据,val的每个值对
如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?
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
我有一个数据帧,如下所示:
loc status ID
0 LA NaN NaN
1 CHC NaN NaN
2 NYC ARR 32
3 CHC DEP 45
4 SEA NaN NaN
我正在尝试根据status列来填充ID列中缺少的值。如果status列是"ARR":我想向后填充,如果status列是"DEP":我想向前填充,这样我的最终数据帧将如下所示:
loc status ID
0 LA NaN 32
1 CHC NaN 32
2 NYC ARR 32
我试图通过一次添加几行来填充pandas中的现有数据帧,行数取决于一个理解列表,因此它是可变的。初始数据帧按如下方式填充: import pandas as pd
import portion as P
columns = ['chr', 'Start', 'End', 'type']
x = pd.DataFrame(columns=columns)
RANGE = [(212, 222),(866, 888),(152, 158)]
INTERVAL= P.Interval(*[P.closed(x, y) for x
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
我使用从CSV文件中填充的熊猫数据帧,然后使用Bokeh将该数据帧转换为ColumnDataSource。
看上去像是:
dataFrame = pandas.read_csv('somefile.CSV')
source = ColumnDataSource(dataFrame)
现在我有了所有的列,我想做基于行的计算。
例如:我有三列:
x, y, colour
它可能有以下内容:
1, 2, blue
2, 5, red
1, 8, yellow
现在,当我在源代码中搜索时,我想在该行中更改一些关联变量,那么我如何做到这一点:
# how do i step throug
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
我想使用具有单级索引的Pandas Series,并将该索引拆分为具有多列的数据帧。例如,对于输入:
s = pd.Series(range(10,17), index=['a','a','b','b','c','c','c'])
s
a 10
a 11
b 12
b 13
c 14
c 15
c 16
dtype: int64
我想要的输出是:
a b c
0 10 12 14
1 11 13
考虑到有不同的ID,我想用缺失值之前和之后的单元格的平均值来填充pandas数据帧中的缺失值。 maskedid test value
1 A 4
1 B NaN
1 C 5
2 A 5
2 B NaN
2 B 2 预期的DF maskedid test value
1 A 4
1 B 4.5
1 C 5
2 A 5
2
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