我正在尝试提取雅虎的财务数据,并将其存储在CSV文件中。例如,我正在尝试提取IBM的“Adj Close”价格,并将数据存储到csv文件中。这是我到目前为止所掌握的。 import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd
from datetime import datetime
import csv
from pandas import DataFrame as df
ibm = pdr.get_data_yahoo(symbols='ibm', start=datetime(2018, 1, 1), end=dateti
假设我有一个类似于此的极坐标数据:
import polars as pl
df = pl.DataFrame({'index': [1,2,3,2,1],
'object': [1, 1, 1, 2, 2],
'period': [1, 2, 4, 4, 23],
'value': [24, 67, 89, 5, 23]})
How do I do the following in polars that is
我正在实现枢轴表模块,就像modules枢轴表一样。我正在使用熊猫数据模块。
总之..。
我想知道如何通过键从数据中查找值。
经过的时间是关键的。
请在下面完成我的示例代码。
import pandas as pd
def getTestDataFrame():
data=[]
# generating 10000000 records
for i in range(10000):
for j in range(1000):
data.append( (i ,j, i+j) )
dataFrame=pd.DataF
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。 我有一个数据帧,如下所示: Current Dataframe 以下是行的外观示例: Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标:(仅作为示例进行了简化) Code Example Table 但是,当尝试对整个dataframe应用规范化函数时,我得到'str‘对象没有'values’属性。 对于如何做到这一点,有什么建议吗?谢谢 我为使用图片道歉,但我一直收到一条消息,说代码格式不正确
我已经编写了python代码,并且我正在尝试将一个矩阵写入Excel。我已经用python创建了一个字典,并且我使用DataFrame来构造矩阵。问题是,python中的字典不能排序。因此,当我写入Excel时,我得到一个没有排序的矩阵。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
list = ['6M', '1yr', '2yr', '10yr', '30yr']
Corr = {}
for line in list:
for line2 in
我有一个嵌套的字典,它有5层masterdict = {a : {b: {c: {d : { e: }}}}},我正在尝试创建一个平面数据框架。
当我运行以下代码时:
masterDF = pd.DataFrame()
for a in masterdict:
for b in masterdict[a]:
for c in masterdict[a][b]:
for d in masterdict[a][b][c]:
eDF = pd.DataFrame(masterdict[a][b][c][d])
e
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我有一本关于几只熊猫的字典。看起来是这样的:
key Value
A pandas dataframe here
B pandas dataframe here
C pandas dataframe here
我需要从dict中提取数据作为一个单独的部分,并指定dict键作为名称。
期望的输出应该是与我的dict的许多值一样多的单独的数据。
A = dict.values() - this is first dataframe
B = dict.values() - this is second dataframe
注意,dataframes名称是切分键。
我试过这段代码