Quelqu'un peut-il expliquer en quoi ces trois méthodes de découpage sont différentes? J'ai vu les documents et j'ai vu ces réponses , mais je n'arrive toujours pas à expliquer en quoi les trois sont différents. Pour moi, ils semblent interchangeables en grande partie, car ils sont aux niveaux...
Contexte Je viens de mettre à jour mes Pandas de 0,11 à 0,13.0rc1. Maintenant, l'application fait apparaître de nombreux nouveaux avertissements. L'un d'eux aime ça: E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using...
J'ai un bloc de données contenant un factor. Lorsque je crée un sous-ensemble de cette trame de données à l'aide de subsetou d'une autre fonction d'indexation, une nouvelle trame de données est créée. Cependant, lefactor variable conserve tous ses niveaux d'origine, même si / s'ils n'existent pas...
R propose deux méthodes différentes pour accéder aux éléments d'une liste ou data.frame: []et [[]]. Quelle est la différence entre les deux et dans quelles situations dois-je utiliser l'une sur
J'ai une liste imbriquée de données. Sa longueur est de 132 et chaque élément est une liste de longueur 20. Existe-t-il un moyen rapide de convertir cette structure en un bloc de données qui comprend 132 lignes et 20 colonnes de données? Voici quelques exemples de données avec lesquelles...
J'ai de très grandes tables (30 millions de lignes) que je voudrais charger car les trames de données dans R. read.table()ont beaucoup de fonctionnalités pratiques, mais il semble qu'il y ait beaucoup de logique dans l'implémentation qui ralentirait les choses. Dans mon cas, je suppose que je...
Je commence avec des données d'entrée comme celle-ci df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) Qui, une fois imprimé, apparaît comme ceci: City Name 0 Seattle Alice...
J'ai une trame de données 20 x 4000 en Python utilisant des pandas. Deux de ces colonnes sont nommées Yearet quarter. Je voudrais créer une variable appelée periodqui fait Year = 2000et quarter= q2en 2000q2. Quelqu'un peut-il aider avec
Dans Python Pandas, quelle est la meilleure façon de vérifier si un DataFrame a une (ou plusieurs) valeurs NaN? Je connais la fonction pd.isnan, mais cela renvoie un DataFrame de booléens pour chaque élément. Ce message ici ne répond pas exactement à ma question non
J'essaie d'initialiser un data.frame sans aucune ligne. Fondamentalement, je veux spécifier les types de données pour chaque colonne et les nommer, mais ne pas avoir de lignes créées en conséquence. Le mieux que j'ai pu faire jusqu'à présent est quelque chose comme: df <-...
J'ai créé un Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) et j'ai eu ça xy A NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN Ensuite, je veux attribuer une valeur à une cellule particulière, par exemple pour la ligne «C» et la colonne «x». Je m'attendais à obtenir un tel résultat: xy A NaN...
Pouvez-vous me dire quand utiliser ces méthodes de vectorisation avec des exemples basiques? Je vois que mapc'est une Seriesméthode alors que les autres sont des DataFrameméthodes. Cependant, je me suis trompé applyet les applymapméthodes. Pourquoi avons-nous deux méthodes pour appliquer une...
Je suis intéressé à savoir comment convertir une trame de données pandas en un tableau NumPy. trame de données: import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = [np.nan, 0.5,...
J'ai des données, dans lesquelles je veux trouver le nombre de NaN, de sorte que si elle est inférieure à un certain seuil, je vais supprimer ces colonnes. J'ai regardé, mais je n'ai trouvé aucune fonction pour cela. il y en a value_counts, mais ce serait lent pour moi, car la plupart des valeurs...
Je commence à partir des documents pandas DataFrame ici: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Je voudrais remplir le DataFrame de manière itérative avec des valeurs dans un type de calcul de série chronologique. Donc, fondamentalement, je voudrais initialiser le DataFrame avec...
J'ai une trame de données comme ci-dessous itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 65211 68 421 2012-09-09 00:00:00 29424 69 421 2012-09-16 00:00:00 29877 70 421 2012-09-23 00:00:00 30990 71 421 2012-09-30 00:00:00 61303 72 485 2012-09-09 00:00:00 71781 73 485 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 485...
Cela semble assez évident, mais je n'arrive pas à comprendre comment convertir un index de trame de données en colonne? Par exemple: df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 À, df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596
J'ai un DataFrameavec 4 colonnes dont 2 contiennent des valeurs de chaîne. Je me demandais s'il y avait un moyen de sélectionner des lignes sur la base d'une correspondance de chaîne partielle contre une colonne particulière? En d'autres termes, une fonction ou une fonction lambda qui ferait...
J'ai le DataFrame suivant: Col1 Col2 Col3 Type 0 1 2 3 1 1 4 5 6 1 ... 20 7 8 9 2 21 10 11 12 2 ... 45 13 14 15 3 46 16 17 18 3 ... Le DataFrame est lu à partir d'un fichier csv. Toutes les lignes qui ont Type1 sont en haut, suivies des lignes avec Type2, suivies des lignes avec Type3, etc. Je...
J'ai un bloc de données dfet j'utilise plusieurs colonnes pour groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() De la manière ci-dessus, j'obtiens presque la table (trame de données) dont j'ai besoin. Ce qui manque, c'est une colonne supplémentaire qui contient le nombre de...