我的目标是创建一个pandas面板,我目前有一个csv,示例如下:
Year From country To country Points
2005 Albania Albania 0
2005 Albania Bosnia & Herzegovina 0
2005 Albania Croatia 2
2005 Albania Cyprus 7
2005 Albania
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子,但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧:
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
我使用了一个数据have (初始索引为0.9999),并按年份进行了分区:
requests_df = {year : df[df['req_year'] == year] for year in df['req_year'].unique()}
和往常一样,每个子帧保留自己的索引顺序。然后,在尝试对其中一个孤立帧(df_yr = requests_df[2015])进行索引时,我得到了一个非常出乎意料的行为:
for idx in df_year.index:
qty = frame[idx]['qty_tickets']
原因
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我有两个数据帧,它们都有相同数量的列,并包含文本数据。问题是第二个dataframe中的数据缺少细节:
A B
1 Bob Hoskins
2 Laura Hogan
3 Tom Jones
A B
1 Bob x
2 Bob x
3 Bob x
4 Laura x
5 Laura x
6 Tom x
在Pandas中,将第二个数据帧中'B‘列的值设置为第一个数据帧中相应的条件值的最快方法是什么?那么,任何'A‘= 'Bob’行都会将'