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
我有当前的代码,用于读取文件,然后从数据帧的顶部删除一行,直到一个特定值为‘意外ID’。 def read_file(file):
"""
This function reads the Excel file, chooses the sheet that contains the information that we need.
The sheet is then read and the dataframe is created.
"""
df = pd.ExcelFile(file)
我试图通过一次添加几行来填充pandas中的现有数据帧,行数取决于一个理解列表,因此它是可变的。初始数据帧按如下方式填充: import pandas as pd
import portion as P
columns = ['chr', 'Start', 'End', 'type']
x = pd.DataFrame(columns=columns)
RANGE = [(212, 222),(866, 888),(152, 158)]
INTERVAL= P.Interval(*[P.closed(x, y) for x
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
给定一个数据帧列表,我希望迭代地合并它们并返回单个数据帧。输入:frames (熊猫数据框列表)和on_columns (包含要合并的列名的字符串或字符串列表)。如何使用df.merge完成此操作?“给定数据帧列表,以迭代方式合并它们并返回单个数据帧
"""HINT: Use slice on frames when iterating and merging.
Arguments:
frames {list} -- a list of pandas DataFrames
on_columns {string or list} -- a string
我有一份数据帧列表。列表中的每个数据帧都是唯一的-这意味着有一些共享但不同的列。我想创建一个dataframe,它包含来自dataframe列表的所有列,如果元素不存在,将填充NaN。我尝试过以下几种方法
import pandas as pd
df_new = pd.concat(list_of_dfs)
#I get the following: InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
问题似乎是由于列表中的数据帧造成的。每个数据帧只有一行,所以它的索引是零,因此重新索引不会起到
我有一个数据帧df1和列表x
In [22] : import pandas as pd
In [23]: df1 = pd.DataFrame({'C': range(5), "B":range(10,20,2), "A":list('abcde')})
In [24]: df1
Out[24]:
A B C
0 a 10 0
1 b 12 1
2 c 14 2
3 d 16 3
4 e 18 4
In [25]: x = ["b","c","g
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
我有一个pandas数据帧,它由300万行和50列组成,所有列都包含整数(正数或负数)。我想创建一个名为'feature‘的新列,它从现有的50列中提取最大的负数。
例如,如果对于给定行,50列包含以下值
-25,-24,-23,...,-1,1,...,23,24,25
“feature”列应返回-1。
因为我的数据帧太大了,所以我尝试的解决方案花费的时间太长了。例如,我尝试过使用列表理解,但是因为我求助于iterrows(),所以它太慢了(itertuples()的性能并没有明显的提高):
import numpy as np
import pandas as pd
from tq