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'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...
Comment puis-je atteindre les équivalents de SQL INetNOT IN ? J'ai une liste avec les valeurs requises. Voici le scénario: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] Ma façon actuelle de procéder est...
J'exécute un programme qui traite 30 000 fichiers similaires. Un nombre aléatoire d'entre eux s'arrêtent et produisent cette erreur ... File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr data = pd.read_csv(filepath, names=fields) File
J'essaie d'enregistrer un fichier csv dans un dossier après avoir apporté quelques modifications au fichier. Chaque fois que j'utilise pd.to_csv('C:/Path of file.csv')le fichier csv a une colonne séparée d'index. Je veux éviter d'imprimer l'index en csv. J'ai essayé: pd.read_csv('C:/Path to file to...
Je voudrais lire plusieurs fichiers csv d'un répertoire dans pandas et les concaténer en un grand DataFrame. Je n'ai pas pu le comprendre cependant. Voici ce que j'ai jusqu'à présent: import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames = glob.glob(path...
Je suis curieux de savoir pourquoi df[2]n'est pas pris en charge, tandis que df.ix[2]et les df[2:3]deux fonctionnent. In [26]: df.ix[2] Out[26]: A 1.027680 B 1.514210 C -1.466963 D -0.162339 Name: 2000-01-03 00:00:00 In [27]: df[2:3] Out[27]: A B C D 2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339...
Problème de filtrage de ma trame de données de résultat avec une orcondition Je veux que mon résultat dfextrait toutes les varvaleurs de colonne supérieures à 0,25 et inférieures à -0,25. Cette logique ci-dessous me donne une valeur de vérité ambiguë mais elle fonctionne lorsque je divise ce...
Cela peut être une question simple, mais je ne sais pas comment faire cela. Disons que j'ai deux variables comme suit. a = 2 b = 3 Je veux construire un DataFrame à partir de ceci: df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b}) Cela génère une erreur: ValueError: si vous utilisez toutes les valeurs scalaires,...