我有一本关于几只熊猫的字典。看起来是这样的:
key Value
A pandas dataframe here
B pandas dataframe here
C pandas dataframe here
我需要从dict中提取数据作为一个单独的部分,并指定dict键作为名称。
期望的输出应该是与我的dict的许多值一样多的单独的数据。
A = dict.values() - this is first dataframe
B = dict.values() - this is second dataframe
注意,dataframes名称是切分键。
我试过这段代码
我有一个带熊猫MultiIndex的Dataframe:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])
In [3]: df = pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)
In [4]: df
Out[4]:
我有一个缺少某些值的dataframe,我希望为这些值生成记录,并用0输入值。
我的df看起来如下:
import pyspark.pandas as ps
import databricks.koalas as ks
import pandas as pd
data = {'Region': ['Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Africa','Asia','Asi
我将串联对象连在一起,将现有的列名连接到Pandas中的DataFrame。结果如下:
pd.concat([x, y, z], axis=1)
X | Y | Z
-------------------
data | data | data
现在,我想在整个DataFrame的列名X、Y、Z前面插入另一个列名A。最后这个应该是这样的:
A # New Column Name
-------------------
X | Y | Z # Old Column Names
--------
我想用大写名称取代熊猫多索引列。使用一个正常的(1D/level)索引,我会做一些类似的事情
df.coulumns = [c.upper() for c in df.columns]
当在DataFrame上使用pd.MultiIndex完成这一操作时,我会得到以下错误:
AttributeError:'tuple‘对象没有属性'upper’
我如何将同样的逻辑应用于熊猫的多个索引?示例代码如下。
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [
["bar", "bar",
使用带有系列参数的Series.map,我可以获取系列的元素,并将它们用作另一个系列的索引。我想对DataFrame的一些列执行相同的操作,将每一行用作多索引编辑的Series中的一组索引层。下面是一个示例:
>>> d = pandas.DataFrame([["A", 1], ["B", 2], ["C", 3]], columns=["X", "Y"])
>>> d
X Y
0 A 1
1 B 2
2 C 3
[3 rows x 2 columns]
我有一个小数据集,如下所示:
和一个元组,如:(Timestamp('2009-02-27 09:45:00'), 'bloomberg', 'Chicago PMI')
我想在DataFrame上创建一个多个索引,以便它读起来类似于:
当试图构造MultiIndex时:
MI=pd.MultiIndex(index, (0,0,0))
我遇到以下错误:
TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, Timestamp('200
我在python3中重写了python2代码中的一个函数
def abc(self, id):
if not isinstance(id, int):
id = int(id)
mask = self.programs['ID'] == id
assert sum(mask) > 0
name = self.programs[mask]['name'].values[0]
这里的"id“是一个panda序列,它的索引是字符串,列是int,如下所示
data = np.array(['1
我只是尝试返回一个序列的最小值的索引(它只来自Dask Dataframe的一列),然后使用该索引访问同一Dataframe的不同列中的相应值。(即相同索引处的值。)在这个过程中,我也在做一些中级数学。
我使用了以下代码:
start_time = Dataframe['time'].sub(c1).pow(2).idxmin()
end_time = Dataframe['time'].sub(c2).pow(2).idxmin()
#Now pull out data from a different column in Dataframe usin
在从DataFrame创建多索引DataFrame时,我对数据定向有点困惑。我使用read_excel()导入数据,并从以下内容开始: import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'A', 'B'], [1, 2, 3, 4]],
columns=['k', 'k', 'm', 'm'])
df
Out[3]:
k k m m
0 A B A B
1 1 2 3 4 我想要对此进
首先,我创建了一个两级。
import numpy as np
import pandas as pd
ind = pd.MultiIndex.from_product([('X','Y'), ('a','b')])
我可以这样用它:
pd.DataFrame(np.zeros((3,4)), columns=ind)
这意味着:
X Y
a b a b
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0
在末端更新更新2在端
我从这里读到:
当你把熊猫拉出来时,DataFrame栏是熊猫系列
然而,就我的情况而言,情况并非如此:
第一部分(构建读取json的DataFrame )是因为它包含业务信息--我无法显示完整的代码,但基本上它读取一行数据(存储在序列中)并附加在DataFrame的末尾。
dfToWrite = pandas.DataFrame(columns=[lsHeader]) # Empty with column headers
for row in jsAdtoolJSON['rows']:
lsRow = []
for col in
下面是我的问题的一个最低工作示例:
import pandas as pd
columns = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b', 'c'], range(2)])
a = pd.DataFrame(0.0, index=range(3),columns=columns, dtype='float')
b = pd.Series([13.0, 15.0])
a.loc[1,'b'] = b # this line results in NaNs
a.loc[1,
假设,您有一个数据
month 1 2 3
year
2019 a b c
2020 d e f
我想要的是一个转换的数据names,其中行名(年份)和列名(月份)作为索引:
data
2019-01-01 a
2019-02-01 b
2019-03-01 c
2020-01-01 d
2020-02-01 e
2020-03-01 f
在潘达斯有什么优雅的方法吗?
构造dfs的最小示例
# this builds the dataframe
import numpy as np
import