我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引
在pandas数据帧中,我需要找到任意行中包含零的列,并删除整个列。 例如,如果我的数据帧看起来像这样: A B C D E F G H
0 1 0 1 0 1 1 1 1
1 0 1 1 1 1 0 1 1 我需要删除列A、B、D和F。我知道如何删除这些列,但是以编程方式识别带有零的一列让我摸不着头脑。
我从一个时刻表中创建了一个多索引熊猫系列,现在我想要阅读其中的数据。在我看到的所有示例中,本系列的列或级别都是命名的。然而,在我的系列文章中,情况并非如此。在这个多重索引中,第一级是日期,第二级是一天中的小时。数据列具有我想要读取的值。
从我的系列中获取我想要的数据的最简单的方法是什么?下面的代码应该是非常清楚的。
import pandas as pd
import numpy as np
n = 1000
t = pd.date_range(start ='2012-01-01', periods=n, freq='10T')
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我有桌子的人,订单和PersonOrder。
在表PersonOrder中,我有一个列PersonId和OrderId。如何使用Fluent API在这些列之间创建unique index
这是我的尝试:
modelBuilder.Entity<PersonOrder>()
.HasKey(l => new { l.PersonId , l.OrderId});
[Table("PersonOrder")]
public class PersonOrder
{
public int PersonId { get; set;
有3列,
ACCOUNT, DATE, AMOUNT
我正在尝试在pandas中做以下事情,并计划在group by output dataframe之后使用"sum“列来做更多的工作:
df_group_by=df.groupby('account').agg({'amount': [np.size, np.sum]},as_index=False).reset_index() # equal to "SELECT ACCOUNT, SUM(amount) as sum FROM table GROUP BY ACCOUNT;"
pr
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我有一个熊猫数据框,里面填了这个:
import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')
在iPython中,数据帧如下所示:
In [13]: test
Out[13]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
Data columns:
Open 729
目前,我正在尝试迭代数据框,将字符串列表中的每个值与数据框中某一列中的值进行比较。如果比较结果为真,则将同一行的不同列中的值附加到单独的列表中。 list_of_words = 'yes', 'no', 'maybe'
appendList = []
for word in list_of_words:
for row in dataframe1.iterrows():
if row['A'] == word:
appendList.append(
我正在尝试优化超过3M行的单个列的更新。列数据存储在pandas数据帧中(行sql索引是已知的),目前我使用的代码是(使用sqlalchemy进行连接)
conn = getConnection(db).connect()
trans = conn.begin()
try:
i=0
for index, row in data.iterrows():
if not np.isnan(row[colName]):
i+=1
sql = 'upda
我试图用一个比系列的原始索引包含更多级别的索引( Series,ix)来设置a1的索引。
>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['b', 'b', 'b'], 'x': [4, 5, 6]}).set_index(['a', 'b'])
>>> a
x
a b
1 b 4
2 b 5
3 b 6
>>>
>>> a1 = a
python pandas的新手,需要删除重复的索引行,并根据一列的标志在重复行中只保留一行,示例如下: Index value 1 value2 flag
1 10 20 on
1 30 40 off
2 11 22 on
2 32 42 off
3 12 22 on
3 33 43 off 根据index和flag cloumn进行过滤后,输出应为: Index value 1 value2 flag
1 1
我正在处理一个数据集,其中我需要从数据集中查找完整的空列。示例: A B C D
nan nan nan nan
1 ss nan 3.0
2 bb w2 4.0
nan nan nan nan 目前,我正在使用 import pandas as pd
nan_col=[]
for col in df.columns:
if df.loc[df[col].isnull()].empty !=True:
nan_col.append(col) 但这是在指定的列中捕获空值,但我需要捕获空行。 expected Answer: row [0,3]