我正在尝试使用zscore从我的数据集中删除异常值。只有一列,'Amount‘是数字,所以如果'Amount’包含一个被归类为异常值的数字,我想要删除整个行。这是我的代码,我将整个数据集称为' data‘
“”“
#Change 'Amount' data to numeric
Data['Amount'] = pd.to_numeric(Data['Amount'])
#Calculating and printing zscore
z = np.abs(stats.zscore(Data['Amount
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我有一个包含多个列(20)和行(16404)的pandas数据帧。其中一列是“age”。我希望能够绘制其他指标,例如在某个年龄类别上的“收入”。20岁以下的男性和20岁到40岁的女性的收入是多少?
我尝试过这种情况:
for i in range(len(df['age'])):
if df['age'][i]<25 and df['Gender'][i]==1:
df['group'][i]=1
但是我得到了以下错误:The truth value of a Series is ambiguous.
我想用python pandas分析一个基于历史股票市场数据的交易算法。但我了解到,在大型数据集上使用循环并不是很快-在数百万行的情况下是不可能的。 所以我从布尔型索引开始。但是我不能让它工作。有谁有线索吗?我的示例有5行,但实际上我有200万行。 我学习了将前一行的值考虑在内的SHIFT函数。但这只解决了一行问题。 ## data set
timehourminute=['15:25','15:30','15:35','15:40','15:45']
close=[21.02,21.05,21.10,21.22
我有以下Pandas数据帧:
Index Name ID1 ID2 ID3
1 A Y Y Y
2 B Y Y
3 B Y
4 C Y
我希望添加一个新列'Multiple‘,以指示在ID1、ID2和ID3列中有多个列中有Y值的那些行。
Index Name ID1 ID2 ID3 Multiple
1 A Y Y Y Y
2 B Y Y Y
我试图找出MSFT和GOOG的所有期权合约,它们的日销量超过10,000份,并打印出符号的名称。我得到了一个错误:“一个系列的真值是ambiguous.Use a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()”。错误在第13行,任何帮助都是非常感谢的。
from pandas_datareader.data import Options
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
tickers = ['GOOG','MSFT']
for
我有一个非常大的数据文件(foo.sas7bdat),我希望在不将整个数据文件加载到内存的情况下过滤其中的行。例如,我可以通过执行以下操作来打印数据集的前20行,而无需将整个文件加载到内存中:
import pandas
import itertools
with pandas.read_sas('foo.sas7bdat') as f:
for row in itertools.islice(f,20):
print(row)
但是,我不清楚如何只打印(或者最好放在新文件中)包含任何包含数字123.1的列的行。我该怎么做呢?
我正在使用一个包含大量原始数据的特别大的dataframe。我想我已经成功地将我感兴趣的行转换为用pct_changed()更改的%,并将其插入到dataframe中的一个新列中。
在这里,我想比较每一行,只有当百分比超过2%时,才能得到结果。我试过用条件词,但它为我的每一行打印了一行。下面是我正在使用的代码:
import pandas as pd
df=pd.read_csv("tempcsv.csv")
percentile = df['Pressure'].pct_change().fillna(0)
for row in percentile:
pandas中有没有一种方法来计算一列中有多少个True或False条件。
例如:如果一个数据框有5列,并且我想选择至少有三列且值大于3的行,可以在不使用迭代器的情况下完成吗?因此,在下面的示例中,我将选择b和c行。
In [12]: df2
Out[12]:
A B C D E
a 1 2 2 8 6
b 3 6 5 8 8
c 6 2 5 5 2
我使用pandas_gbq.to_gbq()将DataFrame导出到具有空值的col1的谷歌BigQuery。
>>>df
col1 day
apple 2019-03-01
None 2019-03-02
banana 2019-03-02
None 2019-03-03
>>>df.dtypes
col1 object
day datetime64[ns]
dtype: object
在不定义表模式的情况下,我能够成功地导出BigQuery中的表,并在col1中使用null值。
from google.cloud i
我正在寻找一种在Excel中设置条件格式以帮助识别单个错误的方法。我们有一个带有一行值的Excel电子表格。如果单个部分中只有错误,如以下所示,则将突出显示:
\*note, the `1` could be a `2` and still be highlighted
但是,如果在不同的部分中有多个错误。将不突出强调,例如:
到目前为止我还没有找到解决办法。
*编辑:看来我现在在正确的轨道上,多亏了你们。我想试试看这些解决方案,但我现在必须跑。等我有时间在电脑前坐下来,我就试试看它是否适合我。那我就接受一个答案。再次感谢各位。
使用Pandas DataFrame、df和函数,如下所示 def code(x):
for item in x:
if x in [21,32]:
return'Cat A'
elif x in [22,34]:
return"Cat B"
else:
print ('sorry') 我有一个DataFrame df,它有一个包含数字的列('Ref') df =
**Document No**