import pandas as pd
grades = pd.Series({'Wally': 87, 'Eva': 100, 'Sam': 94},index=['a', 'b', 'c'])
print(grades)
产出:
a NaN
b NaN
c NaN
dtype: float64
为什么是这个输出?我在不同的站点中搜索,但是当在字典初始化器中使用index属性时,我不理解这个输出。请给我解释一下。
目标:尝试在我自己的CSV数据集上应用时间序列分解来查找LeftHipAngle列的趋势、季节性和噪声。
我想应用时间序列分解的CSV (发现)使用熊猫的数据,但我不断得到频率错误。我的程序如下:
步骤1:在CSV中加载到Pandas Dataframe
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from dateutil.parser import parse
# Decomposition of a Time Series
import pandas as pd
url = 'https://raw.githu
我在用Python编写代码时遇到了麻烦。任务是使用金融节拍数据绘制烛台条。首先,我做了四个新的列,从'Bid‘,’Ask‘到"Open","High","Low","Close“(因为烛台需要这样的列)。好了,现在我修复了一些东西,现在我又遇到了新的问题。下面的句子是我不理解的许多错误中的一个:
ValueError: Cannot convert -1 to a date. This often happens if non-datetime
values are passed to an axis that expects
在尝试为包含text_general字段的文档编制索引时,我收到以下错误: Exception writing document id 93cf6aeb-54b0-471a-9325-5b8e95801131 to the index; possible analysis error: cannot change field "content" from index options=DOCS to inconsistent index options=DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS 我尝试索引的文档如下所示: {
"filename&
我想将数据文件中的列移动到最后一栏,我尝试使用shift。但这并没有改变这个位置。
import pandas a pd
df = #input dataframe
df['x'] = df['x'].shift(axis=1)
Error:
raise ValueError(f"No axis named {axis} for object type {cls.__name__}")
ValueError: No axis named 1 for object type Series
还有其他选择吗?有人能给我建议吗?
我使用Magento CE 1.7编辑产品并将其添加到类别并保存时,类别/产品索引不会重新索引。因此,产品不会显示在我制作的自定义块中。当我手动刷新索引时,产品显示。但是,如果编辑已在类别中的产品并将其从类别中删除,则会自动进行重新索引。
这种行为的原因可能是什么。我是正确的,假设重建索引应该在产品保存时自动发生。
(重新编制索引设置为在保存时执行)
我在下面增加了一个“非均匀柱抽样”的例子。
均匀柱采样
设想以下数据集:
x y
t
0.010 1.0 NaN
0.015 NaN 5.0
0.022 3.0 NaN
0.023 NaN 4.0
0.031 5.0 NaN
0.032 NaN 7.0
目的是将这些数据重新索引到一个公共采样间隔,并将最近的样本点关联起来。即返回:
x y
t
0.01 1.0 5.0
0.02 3.0 4.0
0.03 5.0 7.0
我尝试使用熊猫DataFrame.r
post.rb
...
searchable do
text :title, :description
string :category
time :created_at
integer :post_id
end
...
post_controller.rb
@search = Post.search do
fulltext params[:q]
with(:created_at).less_than Time.zone.now
end
上面的代码工作正常,但是当我尝试按post_id或类别进行范围时,我没有得到任何结果。
所以,就像
wit
我创建了一个DatetimeIndex,并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候,我得到了一个异常:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
假设我希望用线性插值重新索引一个时间序列到一个预定义的索引,其中新旧索引之间没有一个索引值是共享的。例如
# index is all precise timestamps e.g. 2018-10-08 05:23:07
series = pandas.Series(data,index)
# I want rounded date-times
desired_index = pandas.date_range("2010-10-08",periods=10,freq="30min")
教程/API建议这样做的方法是reindex,然后使用interpo