处理文件
要获得输出,如下所示:
31012017,1,135765,12,10.8536000,
31012017,1,135762,12,10.8543000,
31012017,1,135760,12,10.6599000
31012017,1,135759,12,10.6554000,
31012017,1,135763,12,10.8536000,
。。
。。
。。
我试过使用下面的代码,但没有收到警告。
代码:
import pandas
import numpy as np
#Sample file for NAV0.txt can be downloaded from ur
来自R,我天真地尝试
dfE_fitted['E_after'] = dfE_fitted['E_before']
它给了我
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
好吧,那我就试试:
dfE_fitted.loc[:,'E_after'] = dfE_fitted['E_before']
这给了我
/Library/Fram
使用pandas.HDFStore().append()后,我将得到以下错误
ValueError: Trying to store a string with len [150] in [values_block_0] column but this column has a limit of [127]!
Consider using min_itemsize to preset the sizes on these columns
我正在创建一个熊猫DataFrame并将其添加到HDF5文件中,如下所示:
import pandas as pd
store = pd.HDFStor
同样的问题也发布在pydata google group上。
我想做一个自定义的连接,即使用group by对象中的行来创建新的cols。
下面是一个人为设计的例子:
Input data frame
name age
foo 12
bar 14
df = pandas.DataFrame({ 'name':['foo','bar'],'age': [12,14] })
expected output, a pandas data frame with four cols
foo 12 bar 14
P
我试图用Pandas创建一个简单的dataframe。我使用python脚本来获取存储在数组中的所有地址之间的距离矩阵。我成功地创建了一个值数组,但是DataFrame需要一个数组。
import googlemaps
import pandas as pd
gmaps = googlemaps.Client(key='MYKEY')
addys = ['New York, NY','Boston, MA']
addyMeters = []
for origin in addys:
for dest in addys:
如果我将python dataframe转换为r dataframe,则使用:
设置
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.vectors import ListVector, DataFrame
from rpy2.robjects import numpy2ri, pandas2ri
from rpy2.robjects.conversion import localconverter
from rpy2.robjects.packages import importr
base = importr("base")
##
我正在使用dask读取大型csv数据文件,并试图对生成的数据文件执行groupby。然而,我继续收到
KeyError:‘列未找到: 0'
关于结果dask数据帧
我已经在Dask 1.2.2和2.1.0中复制了这个问题。我看不出Pandas在相同的数据上有什么问题。我在所有情况下都使用Python3.6
为了帮助说明这个问题,我已经能够简化代码并在一个简单得多的数据集中复制这个问题。
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
from dask import multiprocessing
from dask.distr
这是我的 示例数据, Close
46.119999
47.259998
52.000000 这就是我创建df的方式; data = pd.read_csv('logo_bist_merged.csv')
#this is justbecause last 413 rows are NA
data.drop(data.tail(413).index,inplace=True)
data.Date=pd.to_datetime(data.Date)
data=data.set_index(data.Date)
d