我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
我有一个数据集,其中有状态和城市,现在状态有多个城市,我想按状态对它们进行分组,并将输出转换为JSON
数据帧
City State
0 A foo
1 B bar
2 D foo
3 C moo
4 E foo
5 F bar
我是这样做的:
df = data[["City","State"]]
df.groupby("State")
但我得到以下信息
<pandas.core.groupby.generic.Da
假设我有两个数据帧:
df1:
A
0 a
1 b
df2:
A
0 a
1 c
我希望结果是两个框架的联合,其中有一个显示该行所属的源数据框架的额外列。在重复的情况下,应删除重复项,并在相应的额外栏中显示这两个来源:
A B
0 a df1, df2
1 b df1
2 c df2
我可以获得级联的数据帧(df3),而不需要重复,如下所示:
import pandas as pd
df3=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates().reset_index(drop=True)
我想/找不到一种方法来控制
我有一个dataframe df和一个列df['table'],这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby:
原始数据:
name table
Bob Pandas df1
Joe Pandas df2
Bob Pandas df3
Bob Pandas df4
Emily Pandas df5
在小组讨论之后:
name table
Bob Pandas df containing the appended df1, df3,
如何转换以下输入数据(从Excel文件输入的Pandas数据帧):
ID Category Speaker Price
334014 Real Estate Perspectives Tom Smith 100
334014 E&E Tom Smith 200
334014 Real Estate Perspectives Janet Brown 100
334014 E&E Janet Brown
给定此数据帧:
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Field':['a','b','a','b'],'Value':['aa','bb','cc','dd'],
'indexer':[0,0,1,1]})
df
Field Value indexer
0 a aa 0
1 b bb 0
2 a cc
我尝试了这里显示的另一种方法:,它不适用于我的数据帧。
我有一个数据文件,如下所示:
Attribute Values ID Brand Model
--------------------------------------------
Colour Red 1 Sony xyz
Energy F 2 Samsung abc
Year 2020 1 Sony xyz
Energy C 1 Sony xyz
Colou
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
这里是pandas和dataframes的新手!初始数据帧: A 1238 100
A 1238 90
A 3784 200
A 3784 500
B 1222 274
B 1222 400
C 2747 800
C 1384 100 我需要这样的输出:(C列是A列和B列的分组数据的最小值,B列是分组数据的顺序计数器): A 1 90
A 2 200
B 1 274
C 1 800
C 2 100 帮助!
我有一个有很多列的Pandas数据框,其中之一是“电影标题”,我想找到出现在最多行的前5个电影标题,并将它们按降序排列。
例如:
movie title
Title 1
Title 2
Title 2
Title 3
Title 3
Title 3
应该变成:
movie title count
Title 3 3
Title 2 2
Title 1 1
它可以在同一数据帧中,也可以在新的数据帧中。我可能错过了一个简单的解决方案,因为我对Pandas非常陌生。谢谢你的帮忙!
假设我有以下格式的数据:
Region Men Women
City1 10 5
City2 50 89
当我将其加载到数据帧中并绘制图形时,它将索引显示为X轴标签,而不是Region名称。如何获取X轴上的名称?
到目前为止,我尝试了:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
ax = df[['Men','Women']].plot(kind='bar', title ="P