我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。
我以为这能行得通,但显然不行:
#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'
#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
df.index = df.index.astype(unicode)
错误消息:
TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'&g
我正在尝试计算pandas系列中的NaN元素(数据类型类‘numpy.float64’),以了解有多少个数据类型是类'pandas.core.series.Series‘
这是为了计数pandas系列中的空值
import pandas as pd
oc=pd.read_csv(csv_file)
oc.count("NaN")
我期望oc,count("NaN")的输出是7,但它显示的是'Level NaN must be same as name (None)'
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件: X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧,一个包含空行之前的一半,另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中,因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”,并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中? 目前,我只是通过使用pd.read_csv(file_name,skiprows = 3,delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题,但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!
在Pandas数据帧列中,我希望将字符串中的每个字符转换为整数(就像用ord()所做的那样),并将100添加到左边。我知道如何用一个常规字符串来完成这个任务:
st = "JOHNSMITH4817001141979"
a=[ord(x) for x in st]
b=[]
for x in a:
b.append('{:03}'.format(x)) #Add leading zero, ensuring 3 digits
b=['100']+b
b=''.join([ "%s"%x for x in b
我从CSV文件中读取了数千行数据,其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后,我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败,这时我希望读入原始文件,但在失败后从一行开始处理。因此,当这种情况发生时,设置我的代码,以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行,并将原始数据帧分割成一定大小:
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
我加载表单的csv文件
fieldA|fieldB|fieldC|
X| Y| 3,4,5|
我希望"3,4,5“被熊猫加载为python列表,也就是pandas.read_csv(..., dtypes={"fieldC": list},...)
现在,当调用read_csv时,我传递了以下转换器
def _convert_to_list(x, field="pass a field to debug"):
return list(map(int, x.split(','))) if (x is not No