我使用下面的代码在转置后绘制散布。我已经为scatter定义了x =df.index.values, y = df.coulmn.values，但是我得到了一个空白图形。df2 =df1[ df1['Country']== 'Pen'].groupby(['Pen']).sum()
x=[dict(values=list(<e
浏览 24提问于2020-03-18得票数 0
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我试着用每个包含原始和过滤数据的单元来生成36个子图，并尝试了这一点；plot_cols = 6 name = df.columnscol=j)
fig.add_trace(go.Scatte
浏览 5提问于2021-09-21得票数 1
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df2.index.get_level_values(0).unique(),
sns.barplot(x=df2.index.get_level_values(0).unique(),y=df2.loc[pd.IndexSlice[:, df
浏览 14提问于2021-02-19得票数 1
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我想以类似zip的方式添加两个dfs： df1： X1 1 2c2 2 期望的结果： df1+df2=X1 1 1 31 2 1 4
1 2 2 5 我唯一的想法是逐行进行，但那太可怕了..
浏览 4提问于2019-06-19得票数 2
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假设我有两个dfs 'B': [2, 4,2,4,5], 'C': [1, -1, 3,5,10],'D': [3, -4,3,7,-3]}, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3,4,5
浏览 11提问于2017-08-31得票数 1
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我有两个数据框，基于我从列表(长度为200万)中获得的条件，我获得了符合该条件的行，然后对于这些行，我将第一个数据框中x和y列中的值更改为第二个数据框中x和y的值。for ids in List_id: b=df2.index[(df2['id'] == ids )==True].values[0]
df1[&
浏览 4提问于2021-04-06得票数 0
col2':[5,6,7,8]})from scipy.spatial import distance_matrixdm 我想更多地强调col1，所以我想使用下面的公式： sqrt(w1(x1-x2)^2 + w2(y1-y2)^2), w1=0.
浏览 10提问于2019-08-30得票数 0
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df1 = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]], index=pd.MultiIndex.from_tuples(['AB', 'AC']), columns=['X':
X Y Z C 3 4 5
Y D 103
X YZ
A B 0 1
浏览 0提问于2016-02-02得票数 0
我希望有一个交互式的线条图，它将有两个按钮，你可以从中选择你想要绘制的数据。然而，当地形图被更新时，y轴范围随每次更新而改变，这是我不想要的。.index = pd.to_datetime(df2.index)df2 = df2.cumsum()
fig = go.Figure()# set up ONE trace y=d
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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有没有人知道有没有一种内置的或其他优雅的方法来做到这一点？# 01-04 0.066332df1.index = ['04-'+xfor x in df1.index]
df1.index = pd.to_datetime(df1.index,form
浏览 4提问于2020-02-22得票数 0
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我试图在图表上画出股票价格和收益，但出于某种原因，我得到了这样的结果：
import matplotlib.pyplot as pltimport pandasimport matplotlib
df1['Earnings'].plot(label = 'earnings', figsize = (15,7), color='green'
浏览 3提问于2022-02-19得票数 0
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2017-4 152018-2 172018-4 16ax = plt.gca()Df2.plot(x = 'quarter', y = 'count', ax = ax)
plt.xticks(Df2.index, Df2[
浏览 0提问于2018-12-27得票数 1
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的情况下在海运图中执行此df.groupby('month')['temperature'].mean().index df.groupby('month')['temperature'].mean().values3, 4, 5], 'month': [1, 2, 3, 4, 2], 'temperature': [20, 40, 50, 60, 20]}
x= df.groupby(
浏览 15提问于2021-11-04得票数 0
以下是数据框架：A 123 48 aC 789 49 aA 48 c我想要的是：
Name是ID，每个名称都必须有一个列“文件数
浏览 4提问于2022-07-11得票数 -1
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我有两个DataFrames，一个有很多行，另一个有几行，我需要根据某些条件(在字符串中)合并这两个Dataframe。我在Pandas中使用嵌套循环，如下所示： for row1 in df2.itertuples(): density.append(row1['c'])TypeError: tuple indices m
浏览 0提问于2017-04-01得票数 1
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dat'], inplace=True)df2 = pd.DataFrame(d)df2.index = pd.to_datetime(df2因此，输出如下所示：
df
浏览 3提问于2017-06-20得票数 5
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