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
我只看了几篇帖子,但没有找到解决方案。
我正在尝试使用Python中的Pandas比较不同工作簿中的两个Excel文件。
work1:
A B C
1 1 1
2 2 2
3 3 3
work2:
A B C
1 1 1
2 5 2
3 3 3
所需输出:
A B C
1 1 1
3 3 3
到目前为止,我得到的是:
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('/path
我得到了一个索引错误,我不知道如何修复它:IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).,我不明白它为什么要抛出这个错误,因为display()调用中显示的索引是一致的。
我尝试了答案中的双括号,但没有起作用。
下面的可重复示例基于一个严重简化的真实代码版本。在最后一行中抛出错误。
使用Python 3.7。
import pandas as pd
def myfcn(row,
import pandas as pd
df_run = pd.read_csv('UserEventSummary.csv')
df_run.accountId[0] = 'first-' + str(df_run.accountId[0])
第三行给出了以下错误:
/home/ec2-user/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel/__main__.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a
我工作在一个dataframe上,我想在一个列上迭代,因为我使用了许多数据格式,这样做了几百次。今天我遇到了一个错误,我无法思考它的问题所在。也许值得一提的是,数据文件是连接的。
log = (pd.concat([log_entry,log_exit]).sort_values(by=['date']))
数据文件:
position order price PnL
date
2022-03-27 20:45:00 short entry 29.242291 0
2022-03-
运行此代码显示了大熊猫与常规python列表在速度上的差异:
ser = pd.Series(range(100))
lst = ser.tolist()
for _ in range(10):
pandas_time = 0
list_time = 0
for _ in range(100000):
r = randint(0, len(ser)-1)
t = time()
ser[r]
pandas_time += time() - t
t = time()
lst[
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
我已经将问题缩小到以下代码:
import pandas as pd
d = {'b' : 1, 'a' : 0, 'c' : 2}
c = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
p = pd.Series(d)
pc = pd.DataFrame(c)
print(p[-1]) # This line works
print(pc['two'][-1]) # This line does not work.
追溯(最近一次调用):文件"jdoodle.py"
我创建了这个演示来演示从库内部抛出的错误。该代码将数据集拆分为train/eval/test,并使用train/eval进行超参数搜索、早期停止,同时保留测试集以供以后进行评估。我缩小了与GridSearchCV交叉验证相关的错误范围,但无法找出确切的根本原因和修复方法。
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import p
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
我创建了一个DatetimeIndex,并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候,我得到了一个异常:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
我正在使用pandas做一个简单的数据分析,我想检查正在绘制的圆的数字是否在数据中。变量data是一个pandas数据帧,这里我只使用了'DayCount‘列。完整的csv文件和python脚本可在中查看
cont = 1
for i in range(1, 21):
for j in range(1, 19):
if cont in data['DayCount']:
p = mpatches.Circle((i, j), 0.5, color='#01770b'