我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录,我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题,并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止,我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块,然后用Python编写适用的逻辑:
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
我只希望每个程序的最低期限,并返回一个新的列表程序选择使用Linq (VB)。
Public Class ProgramSelection
Public term As String
Public program As String
End Class
Sub Main(args() As string)
Dim ps As New List(Of ProgramSelection)
ps.Add(New ProgramSelection With {.term = "202009", .program=
这里是一个带有多索引列的Pandasv0.14.0数据帧。
> import pandas as pd
> import numpy as np
>
> rng = pd.date_range('1/1/2001', periods=6, freq='H')
> mi = [(dt, i) for dt in rng for i in range(2)]
> f = pd.DataFrame(np.random.randn(len(mi), 2),
> index = pd.MultiIndex.from_tuples
这里我读了一个文件"userdata.xlsx":
ID Debt Email Age User
1 7.5 john@email.com 16 John
2 15 john@email.com 15 John
3 22 john@email.com 15 John
4 30 david@email.com 22 David
5 33 david@email.com 22 David
6 51 fred@email.com 61 Fred
7 11 fred@email.com 25 Fred
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通过使用熊猫数据,我能够从雅虎金融公司获得股票数据。我设法每月组织它,因为我试图看看一个股票如何在一个给定的月份在多年期间的表现。具体来说,一个月有多少次会在这段时间内出现正的价格上涨(如果价格总是在12月份上涨,我希望看到事件的%和#)。我目前正在使用一只股票'MSFT‘来测试,但理想情况下,它会分析更多。我的问题是:为此,我似乎无法访问dataframe中的数据。
以下是代码:
from datetime import datetime
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
from pandas.tser
在继续使用具有以下DF的this question时: group_id timestamp
A 2020-09-29 06:00:00 UTC
A 2020-09-29 08:00:00 UTC
A 2020-09-30 09:00:00 UTC
B 2020-09-01 04:00:00 UTC
B 2020-09-01 06:00:00 UTC 我想使用所有组来计算记录之间的增量,而不是组之间的增量。以上示例的结果: delta count
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我是Python和Pandas的新手。我有以下DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C','C','C'], 'b':[1,3,1,2,3,1,3,3]})
a b
0 A 1
1 A 3
2 B 1
3 B 2
4 B 3
5 C 1
6 C 3
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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!
我有一个函数,它接受dataframe列并根据特定条件返回一个布尔掩码:
def is_downtrending(close):
out = np.full(close.shape, False)
for i in range(close.shape[0]):
# if we've had two consecutive red days
if (close[i] < close[i - 1]) and (close[i - 1] < close[i - 2]):
out[i] = True