在下面的所有示例中,我都使用了Pandas0.8.1,但我可以确认,当我使用Pandas 0.11时,相同的示例对我来说是一样的。
依赖于将Pandas版本更改为较新版本的解决方案不适用于我当前的问题(尽管请随意添加评论(而不是答案)来说明是否在新的Pandas版本中修复了这个问题)。
我有一个Pandas DataFrame对象示例
In [20]: dfrm
Out[20]:
A B C D
0 1.202034 -0.285256 0.392160 0
1 1.799628 -0.169389 -0.305984
我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需
我使用zip来比较两个系列的Max_Plot2015_serie、Max_Plot2005_2014_serie,并将这两个系列的最大值返回给一个新的系列max _Scat-2015‘Temp_Celcius’。如何导入相应值的索引(索引是日期)?我是Python新手,对函数掌握得不太好
Max_scatter2015['Temp_Celcius'] = [max(value) for value in zip(Max_Plot2015_serie, Max_Plot2005_2014_serie)]
Max_Plot2005_2014_serie
2014-12-25
当试图在Featuretools中添加两个实体之间的关系时,会出现以下错误
Unable to add relationship because ID in metadata is Pandas `dtype category` and ID in transactions is Pandas `dtype category`
注意,该系列不一定是相同的cat.Codes
我现在正在研究这个奇妙的库,我对过滤,甚至列操作是如何完成的感到非常困惑,并试图理解这是pandas还是python本身的一个特性。更准确地说: import pandas
df = pandas.read_csv('data.csv')
# Doing
df['Column'] # would display all values from Column for dataframe
# Even moreso, doing
df.loc[df['Column'] > 10] # would display all values fr
我不明白怎么才能有a = b or c和pandas系列的等价物。
MWE:
# basic python
b = None
c = 'not None'
a = b or c
assert a == c
# expected behaviour in pandas
df = pd.DataFrame({'b' : [None, 'not None'], 'c': ['not None', 'other']})
df.assign(a=lambda df: df.b | df.c)
# rais
我有两个数据帧,A长2173,B长6135。A叫做'file_name',B叫'crsp_name‘
A.head()
file_name
0 3M CO
1 ABBOTT LABORATORIES
2 ABC INC
3 ALTRIA GROUP INC
4 AMERICAN ELECTRIC POWER CO
B.head()
0 A & E PLASTIK PAK INC
1 A
ValueError信息试图告诉我什么?下面的代码有什么问题,或者我期望它能工作?
在分配的两边,切片级数的长度是相同的。
import pandas as pd
d = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[6,7,8,9,0], 'C':[7,8,4,2,0]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df["D"] = 0
print( len( # shows that lengths of all slices is the same: 4 4 4 4
df["D"][1:]), le
我有一个简单的oracle查询,通过连接两个表来检索数据。
查询:
select a.col1,b.col2
from table_a a,table_b b
where key = 'some_key' and a.id = b.id
在pandas.read_sql方法中使用此查询
pandas.read_sql(query,connection_object)
在生成的数据框架中,col1和col2的类型是系列对象,而不是Oracle或python中的等效类型。
我的问题是,在什么情况下,pandas.read_sql()返回的是串联对象而不是实际类型?
假设我有一个dataframe,d,它有一个列,其中包含Python数组作为值。
>>> d = pd.DataFrame([['foo', ['bar']], ['biz', []]], columns=['a','b'])
>>> print d
a b
0 foo [bar]
1 biz []
现在,我想过滤掉那些有空数组的行。
我试过不同的版本,但到目前为止还没有结果:
试图把它作为一个“真实”的价值来检查:
>>>
假设我有以下pandas.Series:
import pandas as pd
s = pd.Series([1,3,5,True,6,8,'findme', False])
我可以使用in运算符来查找任何整数或布尔值。例如,以下所有结果都是真实的:
1 in s
True in s
然而,当我这样做时,这一点就失败了:
'findme' in s
我的解决办法是使用pandas.Series.str或首先将Series转换为列表,然后使用in操作符:
True in s.str.contains('findme')
s2 = s.tolist
如何从应用于Dask系列的函数中返回多个值?我试图从dask.Series.apply的每一次迭代中返回一个系列,最后的结果是一个dask.DataFrame。
下面的代码告诉我元数据是错误的。然而,全熊猫版本起作用了。这里怎么了?
更新:--我认为我没有正确地指定元/模式。我该如何正确地做这件事?现在,当我放弃元参数时,它就起作用了。然而,它提出了一个警告。我想用达斯克“正确”。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
iris = dat
使用Pandas,我有两个数据集存储在两个独立的数据格式中。每个数据集由两个系列组成。
第一个dataframe有一个名为'name‘的系列,第二个系列是一个字符串列表。看起来是这样的:
name attributes
0 John [ABC, DEF, GHI, JKL, MNO, PQR, STU]
1 Mike [EUD, DBS, QMD, ABC, GHI]
2 Jane [JKL, EJ