我试图用一个比系列的原始索引包含更多级别的索引( Series,ix)来设置a1的索引。
>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['b', 'b', 'b'], 'x': [4, 5, 6]}).set_index(['a', 'b'])
>>> a
x
a b
1 b 4
2 b 5
3 b 6
>>>
>>> a1 = a
(我对Python相当陌生,对Pandas完全陌生。)
我在一个由选项卡分隔的txt文件中有软件使用数据,如下所示:
IP_Addr Date Col2 Version Col4 Col5 Lang Country
160.86.229.29 2021-11-01 00:00:14.919 9.6 337722669 3 ja JPN
154.28.188.105 2021-11-01 00:00:19.774 9.7 480113424 3 de DEU
154.6.16.129 2021-11-01 00:00
我试图从雅虎金融导入数据,但熊猫似乎没有正确阅读开始日期和结束日。我也在报告熊猫的错误,我不明白
这是我写的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as wb
import matplotlib.pyplot as plt
这就是屏幕上显示的,但我仍然可以用熊猫
/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/compat/__init__.py:7: FutureWarning: pandas.util.
我有一个代码列表(tickerStrings),我必须立即下载。当我尝试使用Pandas‘read_csv时,它不会像从下载数据时那样读取文件。
我通常通过这样的代码来访问我的数据:data['AAPL']或data['AAPL'].Close,但是当我从CSV文件读取数据时,它不允许我这样做。
if path.exists(data_file):
data = pd.read_csv(data_file, low_memory=False)
data = pd.DataFrame(data)
print(data.head())
els
我有一个包含3个序列和一个时间轴的pandas时间序列对象。我想训练一个带有时间窗口的神经网络,因此我需要创建一个由不同移位的重复pandas列组成的矩阵。我可以用pandas.concat手动完成,但这样做需要很长时间,而且灵活性也不高。我现在尝试的是:
# Make 40 columns with the original dataframe first column and
# make 20 columns with the original dataframe second column
param_array = pandas.DataFrame()
for i in range(
我知道pandas中的replace函数:
但是我已经做了这个简单的测试,当我尝试替换一个浮点值时,它并没有像预期的那样工作:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))
print(df.head(n=1))
A B C D
0 1.437202 1.919894 -1.40674 -0.316737
df = df.replace(1.437202
我需要些帮助。我使用以下代码:
%matplotlib inline
import csv
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display
with open (r'C:\Users\Michel Spiero\Desktop\Analise Python Optitex\Analytics Optitex\base_entrada_python_v2.csv') as csvfile:
readCSV =cs