我正在使用python编写用于传感器数据分析的代码。above = gyro[gyro['gyro_z'] > 0.30]
358 -0.011718 0.047937 0.4538
浏览 1提问于2017-12-06得票数 0
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连接索引位于嵌套列表中的行的值。
、、、、
我有两个索引列表，分别为连续= 和非连续= ，以及如下所示的数据框架：2 COMPENSATION CHARGE USE OF
浏览 11提问于2022-09-28得票数 1
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我必须根据一个二进制变量从一个数据文件中绘制两个距离图：.groupby("Binary")["Continuous"] \如果我在apply中传递参数label=，相同的标签将应用于这两个情节。我如何告诉他根据二进制特性的值显示标签？
浏览 2提问于2020-08-11得票数 0
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我有一个带有索引值的Pandas MultiIndex。from itertools import productimport numpy as np
生成的数据帧如下所示group
浏览 2提问于2017-08-10得票数 3
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有没有什么方便的方法可以将mongodb group操作的结果加载到pandas DataFrame中？以下是mongo查询执行的分组类型： '_id': {'country': '$country', 'oem':'$oem'},
'count{ "
浏览 1提问于2016-04-27得票数 1
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我怀疑这是微不足道的，但我还没有发现一个咒语，它可以让我根据分级键的值从Pandas数据中选择行。因此，例如，假设我们有以下数据：df = pandas.DataFrame({'group1': ['a','a','a','b','b','b'],上索引df，我可以执行以下操作：
df
浏览 6提问于2012-08-13得票数 35
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我希望定义一个分类变量的顺序，并利用一个连续的颜色标度来表示每一行的颜色。下面是我的代码，目前正在产生错误。有人能帮我做到这一点吗，还是说这不可能？import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'dt':['2021-01-01', '2021-02-01','] = pd.Categorical(df['gro
浏览 1提问于2022-04-18得票数 0
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我想查询一个pandas.dataframe的内存布局。更明确地说，给定一个dataframe df (例如，类型为np.float32)，我想知道它是列连续的还是行连续的。
浏览 20提问于2018-07-24得票数 1
我想对来自同一个人的行进行分组，也就是说，电话号码或电子邮件必须相同。1 123 b@c.com3 333 b@c.com我需要熊猫将索引0,1,3组合在一起，其余的组合在一起
浏览 16提问于2017-07-10得票数 0
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所以我想知道为什么下面这些是不可能的，以及如何绕过它。df = pd.DataFrame({'group':list('aaaabbbb'),
df = pd.DataFrame({'group</
浏览 9提问于2018-03-02得票数 0
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我编写了这段代码，这样我就可以组任何Pandas DataFrame，并获得组大小和数据的一个示例行作为一个快速结果。它工作得很好，但有一个问题:新列/索引"Size“的name是固定的，因为.assign( ... )命令不接受变量。因此，如果我的DataFrame有一个名为"Size“的列，它就会丢失。我的计划是检查是否存在名为"Size“的列，如果存在，
浏览 0提问于2020-01-22得票数 2
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我有一个dataframe，它的时间值和组值作为列索引，由运行中的时间值索引。import numpy as npdata = np.array([np.random.randint(0,10,20), np.arange(0,20,1) ])
dataset = pd.DataFrame
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
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我有一只像这样的熊猫DataFrame：
test = pd.DataFrame({'score1' : pandas.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']), 'score2' : pandas.Series(['b', 'a', 'k', 'n',
浏览 4提问于2016-06-02得票数 0
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我有一些带有二进制(0和1)标签的数据。在对新字段执行pd.cut之前，我使用continuous_value对一个特性进行离散化。continuous_value为非阴性.118个数据点有continuous_value = 0，所以最小的bin边是-1，包括这些.在这个最小的例子中，数据被切割成两个回收箱：(-1到0)，它只包括那些值为编辑以包含复制错误的虚拟数据和代码片段：
values = [5100,5400,9400,10000,16000
浏览 3提问于2018-07-17得票数 1
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我试图用pandas数据结构包装我的大脑，并试图在愤怒中使用它们。我已经知道groupby操作会产生一个pandas序列对象。但我不太清楚如何使用生成的系列。特别是，我想做两件事：2)根据层次索引从结果序列中选择特定值。下面是一个可以使用的玩具示例：df = pandas.DataFrame({'group1&#x
浏览 0提问于2012-08-09得票数 7
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我有一个dataframe，需要对相同的ids进行合并，并将其他列拆分成不同的列。我已经给出了示例输入数据和所需的输出数据。3, 3, 4, 4, 4], 'paid':[100, 200, 300, 400, 500, 600]}
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浏览 3提问于2022-05-18得票数 0
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我有一个熊猫的数据，其中我有连续和离散的数据。我使用分层列索引将连续数据与离散数据分离开来，以不同的方式处理它们。让我们假设下面的数据文件：
首先，我正在构建一个分层索引，然后在初始化空的dataframe时可以使用该索引。然后，我用连续和离散的数据填充样本数据。我只是尝试将离散数据复制到新的dataframe df_scaled中。'] = pd.DataFra
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
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此外，我还从pandas.DataFrame中生成了一些图，它们使用动态生成的部分进行分组。: dict[str, pandas.DataFrame] = { "DataFrame2": pandas.util.testing.makeDataFrame(),gr
浏览 10提问于2022-08-11得票数 0
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以下是到目前为止的代码：continuous_feats = data['age', 'fnlwgt] = (continuous_feats[feature] - continuous_feats[feature].mean())/continuous_feats[feature].std()我
浏览 2提问于2020-03-03得票数 0
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我正在尝试从Pandas中的多索引dataframe创建一个引导示例。下面是一些生成我需要的数据的代码。from itertools import productimport numpy as np
2 77 4.0 10.0
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浏览 1提问于2016-08-02得票数 7
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