我在用Pandas读excel文件。有一列的日期如下:20160210
我想转换为datetime对象,所以:
t = pd.to_datetime(dataframe['date'], format='%Y%m%d')
出现以下错误:
OverflowError: Python int too large to convert to C long
有什么想法吗?
我正在尝试基于一个公共列(df_apply )加入/合并两个数据文件(df_result和name)。听起来很简单,但其中一个数据类型具有pandas.core.series.Series列类型,另一个数据类型具有pandas.core.frame.Dataframe列类型。这将导致合并(pd.merge(df_apply, df_result, on='name')导致错误:
ValueError: The column label 'name' is not unique. For a multi-index, the label must be a tup
因此,我试图创建一个标准普尔500指数每年的回报清单,我有一个熊猫的数据,日期和收盘价的标准普尔指数在过去多少年。“日期”列的格式为“年-月-日”,我正在尝试创建一个只包含年份的新列。每当我使用参数"Dates“(其中一个dataframe列)的datetimeIndex时,它就会抛出一个键错误。有什么建议吗?
代码:
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_datareader.data as web
import datetime
df = web.DataReader('^GSPC',
我有两个不同列号的Pandas DataFrame。
df1是单行DataFrame:
a X0 b Y0 c
0 233 100 56 shark -23
相反,df2是多行Dataframe:
d X0 e f Y0 g h
0 snow 201 32 36 cat 58 336
1 rain 176 99 15 tiger 63 845
2 sun 193 81 42 dog 48 557
3 storm 10
我一直想做以下工作,以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。
df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作,或者给出一个替代的解决方案来做一些类似的事情,但是在pandas.DataFrame中的每一列上使用type()函数。
df.apply(func=lambda x: type(x[0]), axis=0)
请注
所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
在Raspberry PI 4上,我读取了一个传感器(通过HAT),并将数据集写入一个.csv文件。同时,我将每个值的时间和日期写入下一列。如何绘制这些数据?我想将x轴设置为时间轴,例如。在11:23:48我测量了4,3伏。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from tkinter import filedialog
from tkinter import *
import sys
import warnings
if not sys.warnoptions:
warnings
我想用Python语言中的multiprocessing模块并行化df.corr()。我取一列,并用rest计算相关值,所有列都在一个进程中,第二列与另一个进程中的其他列。我继续以这种方式通过堆叠所有过程的结果行来填充相关矩阵的上一列。
我采集了shape (678461, 210)的样本数据,并尝试了我的并行化方法和df.corr(),分别得到了214.40s和42.64s的运行时间。所以,我的并行化方法需要更多的时间。
有没有办法改善这一点?
import multiprocessing as mp
import pandas as pd
import numpy as np
from t
我不知道如何解释这个问题,所以看一下简单的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]})
y = x
del y ["A"]
print(x)
print(y)
输出
B
0 3
1 4
B
0 3
1 4
正如您所看到的,从y中删除一列也会从x中删除它,是否有任何方法可以删除y中的列而不删除x上的列?
我有两个列表要迭代,english_tweets_2和truncated_trigrams_list。 english_tweets_2包含以字符串形式存储的推文。truncated_trigrams_list包含三元组,也存储为字符串。 我检查tweet中是否出现三元组。如果是这样,我使用trigram名称转到相应的列,并使用tweet转到相应的行。然后,我将该单个值递增1,并对tweet/trigram的所有其他组合重复此操作。 # Create new columns, fill with 0 initially
for trigram in truncated_trigrams_l
我有一个数据框df,如下所示:
measure model threshold
285 0.241715 a 0.0001
275 0.241480 a 0.0001
546 0.289773 b 0.0005
556 0.241715 b 0.0005
817 0.357532 a 0.001
827 0.269750 b 0.001
1088 0.489164 a 0.0025
我希望将列model中的所有值更改为'no_m