这个问题有以下几个基础: Groupy brings only one key from Pandas dictionary Dataframe看起来像这样: ALUP11 Return % Day CESP6 Return % Day TAEE11 Return % Day
Data
2020-08-13 23.81 0.548986 13.0 29.38 -2.747435 13.0 28.33 -0.770578 13.0
2020-09-01 2
我正在尝试根据数据帧中数据的天数来执行特定的操作。我正在寻找的东西如下所示:
import pandas as pd
if 10days < (pd.Timestamp.now() - pd.Timestamp(2019, 3, 20)):
print 'The data is older than 10 days'
有没有什么东西可以用来替换“10天”,或者其他一些方法,我可以根据两个时间戳值之间的差异来执行操作?
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
基于python, sort descending dataframe with pandas 给定: from pandas import DataFrame
import pandas as pd
d = {'x':[2,3,1,4,5],
'y':[5,4,3,2,1],
'letter':['a','a','b','b','c']}
df = DataFrame(d) df然后看起来像这样: df:
letter x
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.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : np.random.rand(1000) , 'B':
我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需