在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
我是在Word文档中添加表格,使用熊猫和Python模块使用数据数据。我希望数据值以我应用于dataframe的格式样式出现在Word文档表中。有些列有带有逗号分隔符{:、}的数字格式,而有些列具有百分比格式{:.2%}。
但是,在我将格式样式添加到dataframe之后,dataframe就变成了一个样式对象。然后,我无法在Word中将样式对象的值添加到表中。
如何将格式样式应用于dataframe中的值,以便它们在Word文档表中显示样式?
import pandas as pd
import docx
import openpyxl
# initialize list of li
在我的理解中,列格式更适合于MapReduce任务。即使对于某些列的选择,columnar也能很好地工作,因为我们不必将其他列加载到内存中。
但是在Spark3.0中,我看到在查询计划中应用了这个ColumnarToRow操作,根据我从可以理解的,查询计划将数据转换为行格式。
它如何比柱状表示更有效,管理该规则应用的洞察力是什么?
对于下面的代码,我附加了查询计划。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [i for i in range(2000)],
'b': [i for i in re
在下面的代码中,我将数字格式应用于excel工作表中的每一列。但是,我似乎不知道如何将多个格式应用于特定的列,无论是居中还是编号都会被覆盖。是否可以将两种类型的格式应用于一列?
def to_excel(video_report):
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe
我需要能够从dataframe中的Excel文件中选择几列,以应用标准日期时间格式(yyyy/mm/dd)。这些数据(不幸的是)混合了Excel数值(例如43799)和标准日期格式(例如2019年11/30)。我正在使用pandas中的read_excel方法,并且不希望使用其他打开文件的方法(例如,xldr的打开工作簿的东西)。
下面是我导入数据时数据外观的示例:
import xlrd
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime as dt
data=[['test', 4379
代码:
def write_pandas_dataframe_to_excel(df):
book = openpyxl.load_workbook('~/Documents/test.xlsm', read_only=False, keep_vba=True)
sheet = book['Database']
# Delete all rows after the header so that we can replace them with the contents of our pandas dataframe
sheet.dele
我是新来的达斯克,列被删除的方式让我感到困惑。我已经把一个csv文件读到了Dask数据文件中。那么假设我有这个:
print(len(columns_to_drop)) # There are 66
print(len(list(df.columns))) # The Dask columns before the drop
df.drop(columns_to_drop, axis=1).compute(). # Drop the columns
pd_df = df.compute() # Create a Pandas dataframe
print(pd_df.shape[1
假设我有一个巨大的DataFrame,它只包含少数几个与我执行的过滤匹配的单元格。如何才能在一个新的dataframe中只获得与其匹配的值(以及它们的索引和列),而不使用整个其他的DataFrame,而后者变成了Nan。使用dropna删除Nans只会删除整个列或行,而filter用Nans替换非匹配项。
这是我的密码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((1000, 1000)))
# this one is almost filled with Nans
df[df<