我试图用2列替换100中的NaN,但出于某种原因,它只替换了第一列的前3行。可能是什么原因?
这是我的代码和输出:
print('Before', df, type(df))
df = df.replace(100, np.nan)
print('After', df)
Before A B
2020-09-17 00:00:00+00:00 100.000000 NaN
2020-09-18 00
我有一个包含多个列的数据帧,其中一列是co。我可以用rename()重命名这个列,但是如果我选择co列并用它创建一个新的dataframe,那么它将丢失它的名称,并且我不能分配一个新的列名。我怎么能这么做呢? 作品: data = data.rename(columns={'co':'BCH/USDT'})
print(data)
id market BCH/USDT vo
dt
我有一些问题,绘制多个水平条形图的y轴范围,使所有的值对齐,并且只在最左边的图上显示y标签。我有下面的数据(数据),在开始创建图形和轴之前,我使用pd.Grouper函数按时间间隔分组。因为我使用了一个数据文件,所以我给我创建的每个轴分配了一个图。代码没有正确地绘制这些值。如果我移除sharey=y,那么每个图都会正确显示,但当然没有对齐到一个共同的y轴。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#group by time interval
data_gb = data.groupby([pd.Grouper(freq=
我有一个名为final_result的列表,其结构如下:
[熊猫Dataframe,int,.]
当我跑步时:
for i in final_result:
print(final_result.index(i))
if int(final_result.index(i)) != 0:
print("got here")
else: print("got here2")
我得到以下回溯:
Traceback (most recent call last):
File "backtest.py", line 471, in
我正在将sqlite中的分钟数据读入一个dataframe,其中索引是datetime对象:
open high low close volume trade_count vwap ticker
index
2022-09-13 04:26:00+00:00 163.50 163.50 163.50 163.50
我一直得到这个错误的赞赏
我一直在尝试,但是显示value error
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import datetime
我有一个300k的数据集,加上经度和纬度坐标 我正在尝试反向地理编码以获取列中的每个地区执行此操作后,我得到了一个错误消息-> ‘必须是坐标对或点’-> ValueError: Must be a coordinate pair or Point 经过调查,我意识到我的一些坐标已经被用'e‘缩写了,就像这样的-1e-05 ……谁能帮我删除带有e缩写的经度列中的所有值?
这是我的数据框的输出
val finaldf.show(false)
+------------------+-------------------------+---------------------+---------------+-------------------------+--------------+----------+----------+---------+-------------------------+-------------------------+-----------------------+---------------------------+---
close 0
2020-01-02 09:00:00+00:00 0.467291 NaN
2020-01-02 09:30:00+00:00 0.467267 NaN
2020-01-02 10:00:00+00:00 0.467729 NaN
2020-01-02 10:30:00+00:00 0.467923 NaN
2020-01-02 11:00:00+00:00 0.466707 NaN
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