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列表列,将列表转换为字符串作为新列
我有一个包含一列列表的数据框 可以使用以下命令创建 import pandas as pd lists 1 1 2 12 6 ABC 2 1000 4 z a create test dataframe df pd DataFrame fr
python
string
pandas
list
Python:可视化字典字典的最佳方式
我想可视化以下字典中的字典 players info Afghanistan Asghar Stanikzai 809 0 Mohammad Nabi 851 0 Mohammad Shahzad 1713 0 Najibullah Zad
pandas
DataFrame
matplotlib
datavisualization
Seaborn
rolling.apply 应用于需要多列数据帧以减少单列的自定义函数
我正在尝试为我的内容创建一个附加列df newc 通过滚动 申请df cond 具有自定义功能 自定义函数需要两列df 我不知道如何让它发挥作用 I tried df newc df cond rolling 4 apply T corre
python
pandas
rollingcomputation
matplotlib 的 plt.acorr 中自相关图的错误?
我正在用 python 绘制自相关 我使用了三种方法来做到这一点 1 pandas 2 matplotlib 3 statsmodels 我发现我从 matplotlib 得到的图与其他两个不一致 代码是 from statsmodels
python
matplotlib
pandas
StatsModels
无法转换 Pandas 数据帧时间戳
我对使用 Pandas 还很陌生 我正在尝试找出为什么这个时间戳不会转换 例如 一个单独的时间戳是字符串 2010 10 06 16 38 02 代码如下所示 newdata pd DataFrame from records data c
python
Indexing
pandas
timezone
timestamp
Pandas:通过 groupby 对象迭代填充缺失值
我有以下数据集 d player 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 session a a b np nan b c c c c d d e e np nan e f f g np nan g
pandas
function
pandasgroupby
missingdata
Pandas:如何检测数据框中的峰值点(异常值)?
我有一个带有多个速度值的 pandas 数据框 这些速度值是连续移动的值 但它是传感器数据 因此我们经常在中间的某些点上出现错误 移动平均值似乎也没有帮助 所以我可以使用什么方法用于从数据中删除这些异常值或峰值点 Example data
python
python3x
pandas
outliers
Panda 的写入 CSV - 附加与写入
如果 文件名 不存在 我想使用 pd write csv 写入 文件名 带标题 否则附加到 文件名 如果存在 如果我只是使用命令 df to csv filename csv mode a header column names 写入或追加
python
csv
pandas
PyCharm 中使用“Pandas”和“Seaborn”时出现类型错误
我目前正在使用 Python 和 IDE PyCharm 来绘制在 pandas 和 seaborn 中生成的数据框 我正在应用以下代码 from matplotlib import pyplot as plt import pandas
python
pandas
pycharm
Seaborn
TypeError
Pandas:如何循环并删除列具有单个条目的行
所以我有一个包含一定数量列的 pandas 数据框 下面是一个简单数据框的代码 但真正的数据框有超过 100 列 X pd DataFrame A Z A Z B Z columns COL1 COL2 我想要做的是遍历每一列并删除仅发生单
python
pandas
如何组合 pandas 中的行
我有一个这样的数据集 df pd DataFrame a a b b a b a b b a 我想合并前两行并获得这样的数据集 df pd DataFrame a a b b a b a b b a 没有规则 但前两行 我不知道如何组合行
python3x
pandas
row
Pandas TypeError:无法转换为数字
我正在开发一个项目 将数据从 SQL 导入到 pandas DataFrame 中 这似乎进行得很顺利 但是当我采取pandas mean 它抛出一个 TypeError 指出串联的值列表无法转换为数字 见下文 示例数据框 ProductS
python
pandas
DataFrame
NumPy
groupby
Pandas:检查列值是否小于任何先前的列值
我想检查 c 列的任何值是否小于所有先前的列值 在我当前的方法中 我使用 pandas diff 但它只让我与以前的值进行比较 import pandas as pd df pd DataFrame c 1 4 9 7 8 36 df di
python
pandas
在 matplotlib 中绘制 pandas 日期
我有一个包含日期的固定宽度数据文件 但是当我尝试绘制数据时 日期未在 x 轴上正确显示 我的文件看起来像 2014 07 10 11 49 14 377102 45 2014 07 10 11 50 14 449150 45 2014 07
python
pandas
datetime
DataFrame
matplotlib
我什么时候应该(不)想在我的代码中使用 pandas apply() ?
我在 Stack Overflow 上看到很多涉及 Pandas 方法使用的问题的答案apply 我还看到有网友在下面评论说 apply速度慢 应该避免 我读过很多关于性能主题的文章 这些文章解释了apply是慢的 我还在文档中看到了关于如
python
pandas
performance
apply
如何按色调/图例组用百分比注释分组条形图
我想根据色调在条形顶部添加百分比 这意味着所有红色和蓝色条分别等于 100 我可以使蓝色条等于 100 但红色条不能 哪些部分需要修改 导入和样本数据 import pandas as pd import numpy as np impor
python
pandas
matplotlib
plotannotations
groupedbarchart
将 2 个 csv 数据集与 Python 合并为一个公共 ID 列 - 一个 csv 具有唯一 ID 的多个记录
我对 Python 很陌生 非常感谢您的支持 我有两个 csv 文件 我正在尝试使用 Student ID 列合并它们并创建一个新的 csv 文件 csv 1 每个条目都有一个唯一的学生 ID Student ID Age Course s
python
csv
pandas
MERGE
有没有办法对分组进行加权平均滚动总和?
我想对 DataFrame 应用加权和 过去我用过 for sec id sec df unidx in grouped if sec df unidx shape 0 gt 3 pd rolling sum sec df added co
python
pandas
Python Pandas:如何将成对映射列表转换为行向量格式?
我有一个 2 列 DataFrame column 1 对应于客户 column 2 对应于该客户访问过的城市 数据框如下所示 print df customer visited city 0 John London 1 Mary Melb
python
pandas
datascience
对 pandas 系列中的多索引级别进行总结
我想对具有 3 级多重索引的系列中的一个级别进行求和 边缘化 以生成具有 2 级多重索引的系列 例如 如果我有以下内容 ind tuple x for x in ABC ABc AbC Abc aBC aBc abC abc mi pd M
python
python3x
pandas
groupby
multiindex
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