我的Dataframe在Pandas中有一个字母和两个日期作为列。我希望使用shift(1)计算前一行的两个日期列之间的差异,前提是Letter值相同(使用groupby)。复杂的部分是,我想计算的是营业天数,而不仅仅是经过的天数。我发现最好的方法是使用numpy.busday_count,它以两个列表作为参数。实际上,我试图使用.apply来创建每一行--它是自己的列表。不确定这是否是最好的方法,但遇到了一些问题,这是模棱两可的。
import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
# create da
我已经将问题缩小到以下代码:
import pandas as pd
d = {'b' : 1, 'a' : 0, 'c' : 2}
c = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
p = pd.Series(d)
pc = pd.DataFrame(c)
print(p[-1]) # This line works
print(pc['two'][-1]) # This line does not work.
追溯(最近一次调用):文件"jdoodle.py"
for file in all_files:
df = pd.read_excel(file,sheet_name='Application')
new_df=df.iloc[2:4,] 在上面的代码行之后,我希望将数据帧"new_df“转换为工作表,以取消合并excel工作表中的列。我尝试的是:根据https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/api/openpyxl.utils.dataframe.html的数据框,但我得到了一个错误消息:“属性错误:模块'openpyxl.utils‘没有'd
我正在尝试将多个excel文件读取到Pandas Dataframe中。 我已经准备好了以下代码: allFiles = glob.glob(base2 + "/*.xls"). <<-- Reading from path where all files are stored
list_ = []
for file_ in allFiles:
df = pd.read_excel(io.BytesIO(open(file_, 'rb').read()), sheet_name='Sheet1') <<-- us
对不起,如果这个问题以前已经得到了回答,但是我在解决这个问题上遇到了麻烦。
我有一个带有列名的2D DataFrame,其中元素包含非空值和空值。我想将2D DataFrame‘夷为平地’为1D系列,在这里我只保留非空数据作为序列单元格中的一个列表与相应的标题。
ie:以下内容:
从(pandas.Dataframe类型)开始:
| asset | name | id |
---------------------
| a | john | 001|
| a | NaN | 002|
| NaN | dave | 003|
To (类型为pandas.Series):
|
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
假设我想在DataFrame中设置一个列值。
当我有标准整数索引:时,它可以工作。
df.loc[14:, 'avg_gain'] = 5
但是当我有一个DatetimeIndex
df.set_index(keys=['ts'], inplace=True)
(或另一个索引,即非整数),它将产生
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'> with these indexers [14] of
我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配,我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子:
表到屏幕:
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我想知道是否有可能将dask对象转换为生成器。具体地说,是否可以使用dask数据帧复制以下pandas-based生成器,将每个分区转换为生成器:
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['a'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def gen_pandas(df):
# this is a sample function, its content is not
# important as l
我有一分钟一分钟的股票数据与col_headings日期,时间,打开,高,低,关闭,音量。我需要为每一行重新采样(在本例中,每3行),但在几个列上有不同的参数。到目前为止,我的代码是:
import pandas as pd
import numpy as np
spy = pd.read_csv("C:\\Users\\PC\\Desktop\\spy_test.csv")
#Sample for every n minutes
n = 3
b = n-1
spy_date = pd.DataFrame(spy['Date'])
date = spy_
我是Pandas的初学者,我想知道如何为我想要执行的以下逻辑操作编写代码。
有人能告诉我他们会怎么做吗?
如果word在熊猫系列中,那么从DataFrame中的字符串中删除这个单词。
让系列"A“成为熊猫系列:
index word
0 foo
1 bar
2 baz
让DataFrame "B“是我们要修改的DataFrame。
index string
0 foo bar hello there
1 foo Lax
2
我想根据一个DataFrame检查从Pandas DataFrame中删除一个行子集。
初级DataFrame
>>> df
name day fruit foobar
0 Tim 1 Apple 0
1 Tim 1 Apple 1
2 Tim 2 Apple 2
3 Anna 1 Banana 3
4 Anna 1 Strawberry 4
5 Bob 1 Strawberry
我有以下数据:
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index = ['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'], columns = ['one', 'two', 'three', 'four'])
如果我运行:data[:2],输出将是:
one two three four
Ohio 0 1 2 3
Colora