我有一个有几个..csv文件的文件夹。每个包含数据的时间,高,低,开放,Volumefrom,Volumeto,加密货币关闭。
我成功地将.csvs加载到一个数据文件列表中,并删除了列Open、High、Low、Volumefrom、Volumeto,这是我不需要的,给我留下了时间,并关闭了每个数据帧。
现在我想把数据列表组合成一个数据,索引以最小的硬币的时间戳开始,在这个例子中是iota。
这是我到目前为止编写的代码:
import pandas as pd
import os
# Path to my folder
PATH_COINS = r"C:\Users\...\C
我知道这是个简单的问题,但我对潘达斯很陌生。我想对每一行的单元格进行比较,以查看列中的任何单元格是否大于或小于0.00。
GOOG AAPL XOM IBM Value
2011-01-10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.00
2011-01-13 0.0 -1500.0 0.0 4000.0 -61900.00
我知道熊猫是在迭代中建造的。但是,使用下面的代码,我收到了一个错误
for index, row in dataFrame.iterrows():
我有几个CSV文件,其中包含相同信息的变体。我想根据关键字从它们中的每一个中提取列。但是,每个文件的头不一定从第一行开始,这使得识别´skiprows=´的静态变量具有挑战性。
以下是CSV的一些示例
CSV1
Here are the instructions that you should follow.
Follow them closely, OK, to define the Type and Place.
Type Number Place Exists
cat 2 home yes
dog 2 field yes
fish 3 sea y
在我的项目中,我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe:
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好:
df['a'].str.contains('f')
嗨,我有一个时间序列,我想计算一下数据帧中每分钟有多少个事件。然后,我想将所有日期组合在一起,并打印包含事件的日期时间。最后,我想使用bokeh和matplotlib输出折线图和直方图。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
#alows you to see matplotlib in Inotepad
%matplotlib inline
dframe = pd.read_table('info.txt
如何将字符串转换为浮动?下面是我的代码,我尝试使用dtype和astype方法:
for f in files:
data = pd.read_csv(os.path.join(path, f), sep=";", dtype={"Unnamed: 5":float})
data=data.drop(data.index[:4])
df = df.append(data)
for x in df:
print(x)
if x == "Unnamed: 0":
feeName = df[