我有价值两年的日常数据分裂成每月的文件。我想将所有这些数据合并到一个按日期和时间排序的文件中。我使用的代码合并了所有文件,但没有按顺序排列。
代码我正在使用
import pandas as pd
import glob, os
import csv
inputdirectory = input('Enter the directory: ')
df_list = []
for filename in sorted(glob.glob(os.path.join(inputdirectory,"*.csv*"))):
df_list.append(pd
我在powerBI中连接了几个Outlook邮箱。目标是计算回复入站电子邮件所需的时间。到目前为止,我已经对数据进行了整形,使表看起来像这样:
Path Topic Sender To Inbound Outbound
Inbox Help Needed Customer Me 5/16/21 8:30AM null
Inbox\Completed New Issue Customer2
我有一个pandas Dataframe,它包含日期作为它的第一列,我想对它进行排序。发生的情况是,它按日期排序,但打乱了分钟的顺序,例如,这是原始文本文件。
12/20/20, 16:38 - d
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12/20/20, 16:37 - c
在转换为pandas datetime、制作列、创建dataframe、对该dataframe进行排序后,我再次将其导出到另一个文本文件中,现在如下所示。
12/20/20, 16:37 - c
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12
考虑一个基本数据框架(使用Pandas):
testDf = pandas.DataFrame({'c':[1,2],'b':[2,2],'a':[3,4]})
结果表明:
a b c
0 3 2 1
1 4 2 2
而不是:
c b a
0 1 2 3
1 2 2 4
为什么是按字母顺序排序的?我想要第二个结果。
在我尝试按country列对我的Pandas数据帧进行排序后:
times_data2.reindex_axis(sorted(times_data2['country']), axis=1)
我的数据帧是这样的:
Argetina Argentina .... United States of America ...
NaN Nan .... NaN ....
我在Python中有一个Pandas数据格式。数据文件的内容来自。我稍微修改了“单一”列中第一个字母的情况。以下是我所拥有的:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
print df
Position Artist Single Year Weeks
1 Frankie Laine I Believe 19
我使用pandas按“出发日期”和“值”对这个表进行排序,我可以使用:sort_values(“出发日期:”,“值”),但问题是我只需要从最便宜的开始对周三的航班进行排序。
当我打印(type(Data“出发日期))是:<class 'pandas.core.series.Series'>,如果这有帮助的话。
City Departure date Airline Value
Podgorica Sat 1 Jan Ryanair 14.46
Managua Wed 5 Jan
我有一个带有测量值的DataFrame,包含测量值和时间。
time = [datetime.datetime(2011, 1, 1, np.random.randint(0,23), np.random.randint(1, 59)) for _ in xrange(10)]
df_meas = pandas.DataFrame({'time': time, 'value': np.random.random(10)})
例如:
time value
0 2011-01-01 21:56:00 0.115025
1
我在pandas df中有一个包含多个索引列的数据集,我希望按特定列中的值进行排序。我尝试过使用sortindex和sortlevel,但是没有得到我想要的结果。我的数据集如下所示:
Group1 Group2
A B C A B C
1 1 0 3 2 5 7
2 5 6 9 1 0 0
3 7 0 2 0 3 5
我想按组1中的列C按降序对所有数据和索引进行排序,这样我的结果就会如下所示:
Group1 Group2
A B C A B C
2 5 6 9 1 0 0
1 1
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
所以我尝试按值对csv文件中的数据进行排序,但输出是错误的。有什么意见吗?注意:我应该在没有pandas.thanks的情况下解决这个问题
import csv
import operator
with open('final.csv', 'r') as csvFile:
reader = csv.reader(csvFile)
for row in reader:
sortedlist = sorted(reader, key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
for eachlin
我有一个带有日期时间格式的Date列的Pandas,如下所示。
在查看连续的几天时,我希望删除带有重复Name值的行,为每个Name保留最早的日期。
因此,对于以下数据文件:
Date Name Points
2020-04-24 John 3
2020-04-25 John 5
2020-04-26 John 8
2020-04-24 Bob 0
2020-04-25 Bob 0
2020-07-20 John 2
2020-07-21 John 7
预期的结果是:
Date Name Points
2020-04-24 Jo