我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引
我正在尝试获取两个熊猫数据表的相同元素,并对数据进行索引和合并。我使用它来处理非常大量的数据(数百万)。第一个表(df)是constatn,第二个表(D2)在每个循环中都在变化,新元素将与第一个表合并。
下面是我在这个过程中的代码:
df = pd.read_csv("inputfile.csv",header=None)
d1 = pd.DataFrame(df).set_index(0)
for i in range(0, len(df)):
try:
follower_id=twitter.get_followers_ids(user_
我有一个关于ansible库存的json文件,在这里我需要选择几个列作为数据,并发送电子邮件通知。
下面是我尝试过的代码:
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('d:/facts.json') as f:
d = json.load(f)
mydata = json_normalize(d['ansible_facts'])
mydata.head(1)`
它打印整个记录(实际上每个json都只有一条记录),但是我只需要显示
当我试图将熊猫的数据转换成一张比索表并写入一个拼花数据集时,我收到了一条out of bounds timestamp错误消息。从一些研究来看,这似乎是熊猫使用纳秒精度的结果,而皮亚罗只能解释到毫秒的精度,我相信。
import cx_Oracle
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
connection = cx_Oracle.connect(os.getenv('USER'), os.getenv('__OPW'), os.getenv('DB_
我已经决定安装MacOs Big Sur,现在我必须重新安装所有的软件包……但我正面临着一些问题。
我没有太多使用终端的经验,但是安装一些数据科学库的时间太长了。例如,安装numpy需要几分钟的时间,而现在,距离我开始尝试安装pandas库已经过去了15分钟
pip3 install pandas
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Collecting pandas Using cached pandas-1.1.4.tar.gz (5.2 MB)
Installing
我们在Hadoop集群中有CentOS 7服务器。Python和pip应该以相同的方式安装在所有服务器上,因为它是用Ansible完成的。但出于某种原因,有些服务器Python无法使用已安装的模块。例如,安装了大熊猫,但在python3.6中,我得到了一个“没有模块名为大熊猫”的错误。
$ python3.6
Python 3.6.2 (default, Aug 2 2017, 14:51:00)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-11)] on linux
Type "help", "copyright", "cr
我工作在一个dataframe上,我想在一个列上迭代,因为我使用了许多数据格式,这样做了几百次。今天我遇到了一个错误,我无法思考它的问题所在。也许值得一提的是,数据文件是连接的。
log = (pd.concat([log_entry,log_exit]).sort_values(by=['date']))
数据文件:
position order price PnL
date
2022-03-27 20:45:00 short entry 29.242291 0
2022-03-
我正在尝试使用python读取我的csv文件,将特定的列提取到一个pandas.dataframe中,并显示该数据帧。但是,我没有看到数据框,我收到Series([],dtype: object)作为输出。下面是我正在使用的代码:我的文档包含: product sub_product issue sub_issue consumer_complaint_narrative
company\_public\_response company state zipcode tags
consumer\_consent\_provided submitted\_via date
我的pandas.DataFrame包含一个包含时间戳值的列。
我特别希望处理那些位于特定时间范围内的行,从开始时间到结束时间,忽略日期部分。
我尝试使用布尔数组作为索引来实现这一点:
import datetime
import pandas
from random import randrange as rr
# generate random timestamps
timestamps = [datetime.datetime(2000,1,1,rr(24),rr(60)) for i in xrange(100)]
# insert into DataFrame
df = panda
我正在尝试执行下面的代码,但我不知道我做错了什么。代码的目的是使用Python的&sklearn的train_test_split函数将数据划分为训练块和测试块。
数据()是各种房屋/共管公寓的租金成本数据,以及每个房屋/共管公寓的属性。最终,我尝试使用预测模型来预测房租价格(所以房租价格是目标)。代码如下:
import pandas as pd
rentdata = pd.read_csv('6000_clean.csv')
import sklearn as sk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
当对一个drop使用pandas.DataFrame方法时,它接受列名列表,但不接受元组,尽管说"list-like“参数是可以接受的。我是否不正确地阅读文档,因为我希望我的MWE工作。
MWE
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({k: range(5) for k in list('abcd')})
df.drop(['a', 'c'], axis=1) # Works
df.drop(('a', 'c'), axis=1) # Errors
版本--使用Pyth