如果我在Pandas中有一个多索引DataFrame,如果我通读了pivot和pivot_table的文档,我似乎找不到pivot在这个例子中不能工作的原因。显然,我遗漏了一些东西,但它采用了相同的参数,似乎表明它会起作用。这里我漏掉了什么?为什么pivot抛出一个错误,而pivot_table却完美地工作。谢谢。
# standard imports
import pandas as pd
# create a random multiindex dataframe
outside = ['G1','G1','G1','G2'
我试图使用Panda库的'loc‘函数在dataset中的一个列中计算缺少的值,但是代码没有成功执行。代码行如下所示。
# Impute missing data by mean weight of each sub-category in 'Item_Weight' column
data.loc[miss_bool,'Item_Weight'] = data.loc[miss_bool,'Item_Identifier'].apply(lambda x: item_avg_weight[x])
正在生成的错误如下,
data.loc
在不提供分组的情况下,使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么?
例如,如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表,而不按任何列进行分组:
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
我有一个像这样的数据文件:
data.head()
Out[2]:
Area Area Id Variable Name Variable Id Year \
0 Argentina 9 Conservation agriculture area 4454 1982
1 Argentina 9 Conservation agriculture area 4454 1987
2 Argentina 9 Conservation agriculture
所以我在pandas中遇到了一个格式化问题。有什么想法吗?如果之前有人问过这个问题,请让我知道,并告诉我在哪里!返回类型对我来说无关紧要,只要它的格式与我在那里的内容一致即可。我有以下内容,其中数字是本例中的索引,New是我的列。
New
3 A
2 A
4 B
5 C
8 C
我想要
A
3 2
B
4
C
5 8
我有一个pandas dataframe (df),它基本上看起来像下面这样
TestDate Manager Score
0 2015-06-05 00:00:00 Jane Smith 5.000000
1 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.875000
2 2015-06-05 00:00:00 Jane Doe 4.428571
3 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.000000
4 2015-06-07 00:00:00 Josh Smith 3.5
作为对我以前的的扩展
使用相同的数据集,我无法完成注释。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()
df = pd.read_csv('heat_map_data.csv')
df3 = df.copy()
for c in ['Place','Name']:
df3[c] = df3[c].astype('category')
sns.heatmap(d
我有三个数据帧(来自.mean()),如下所示:
A 533.9
B 691.9
C 611.5
D 557.8
我想把它们连到像这样的三列
all X Y
A 533.9 558.0 509.8
B 691.9 613.2 770.6
C 611.5 618.4 604.6
D 557.8 591.0 524.6
我下面的MWE是有用的。但我想知道我是否可以使用.crosstab()或其他更容易的熊猫功能。
初步数据框架:
group A B C D
0 X 844 908
我真的被困在如何向Pandas动态添加列的方法上了。我一直在努力寻找解决这个问题的答案,然而,我担心在搜索时,我可能也使用了错误的术语来总结我试图做的事情。
我有一个查询返回的dataframe,如下所示:
department action date
marketing close 09-01-2017
marketing close 07-01-2018
marketing close 06-01-2017
marketing close 10-21-2019
marketing open 08-01-2018
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