Câu hỏi được gắn thẻ «pandas»

Tôi đang cố gắng sửa đổi DataFrame dfđể chỉ chứa các hàng có giá trị trong cột closing_pricenằm trong khoảng từ 99 đến 101 và đang cố gắng thực hiện điều này với mã bên dưới. Tuy nhiên, tôi gặp lỗi ValueError: Giá trị sự thật của Chuỗi không rõ …

99 python  pandas 

Tôi được yêu cầu tạo một số báo cáo Excel. Tôi hiện đang sử dụng gấu trúc khá nhiều cho dữ liệu của mình, vì vậy tôi muốn sử dụng phương thức pandas.ExcelWriter để tạo các báo cáo này. Tuy nhiên, độ rộng cột cố định là một vấn đề. …

99 python  excel  pandas  openpyxl 

Bạn có thể sử dụng chức năng tz_localizeđể nhận biết múi giờ Timestamp hoặc DateTimeIndex, nhưng làm cách nào để làm ngược lại: làm cách nào bạn có thể chuyển đổi Dấu thời gian nhận biết múi giờ thành dấu thời gian đơn giản mà vẫn giữ nguyên múi giờ …

99 python  pandas 

Tôi có một khung dữ liệu với ba cột chuỗi. Tôi biết rằng một giá trị duy nhất trong cột thứ 3 là hợp lệ cho mọi kết hợp của hai giá trị đầu tiên. Để làm sạch dữ liệu, tôi phải nhóm theo khung dữ liệu bởi hai cột …

99 python  pandas  group-by  pandas-groupby  mode 

Tôi có bảng x: website 0 http://www.google.com/ 1 http://www.yahoo.com 2 None Tôi muốn thay thế python Không bằng gấu trúc NaN. Tôi đã thử: x.replace(to_replace=None, value=np.nan) Nhưng tôi nhận được: TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular …

99 pandas  dataframe  replace  nan  nonetype 

Tôi có hai khung dữ liệu df1 và df2, trong đó df2 là một tập con của df1. Làm cách nào để lấy khung dữ liệu mới (df3), đây là sự khác biệt giữa hai khung dữ liệu? Nói cách khác, một khung dữ liệu có tất cả các hàng …

99 python  pandas  dataframe 

Tôi đang làm việc với Pandas DataFrame này bằng Python. File heat Farheit Temp_Rating 1 YesQ 75 N/A 1 NoR 115 N/A 1 YesA 63 N/A 1 NoT 83 41 1 NoY 100 80 1 YesZ 56 12 2 YesQ 111 N/A 2 NoR 60 N/A 2 YesA 19 N/A …

99 python  pandas  dataframe  nan  fillna 

Để lọc khung dữ liệu (df) theo một cột, nếu chúng tôi xem xét dữ liệu với nam và nữ, chúng ta có thể: males = df[df[Gender]=='Male'] Câu hỏi 1 - Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu kéo dài nhiều năm và tôi muốn chỉ nhìn thấy …

98 python  filter  pandas 

Tài liệu cho Gấu trúc có nhiều ví dụ về các phương pháp hay nhất để làm việc với dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng khác nhau. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy bất kỳ ví dụ tốt nào để làm việc với cơ sở dữ …

97 python  pandas 

Một câu hỏi cuối cùng cho gấu trúc mới trong ngày: Làm cách nào để tạo bảng cho một Sê-ri đơn? Ví dụ: my_series = pandas.Series([1,2,2,3,3,3]) pandas.magical_frequency_function( my_series ) >> { 1 : 1, 2 : 2, 3 : 3 } Rất nhiều googling đã dẫn tôi đến Series.describe () …

97 python  statistics  pandas  frequency 

Tôi muốn thay thế các giá trị không hợp lệ trong một cột của khung dữ liệu bằng NaN's. mydata = {'x' : [10, 50, 18, 32, 47, 20], 'y' : ['12', '11', 'N/A', '13', '15', 'N/A']} df = pd.DataFrame(mydata) df[df.y == 'N/A']['y'] = np.nan Tuy nhiên, dòng cuối cùng …

97 python  pandas  nan 

Tôi có một lượng lớn dữ liệu trong bộ sưu tập mongodb mà tôi cần phân tích. Làm cách nào để nhập dữ liệu đó vào gấu trúc? Tôi mới làm quen với gấu trúc và numpy. CHỈNH SỬA: Bộ sưu tập mongodb chứa các giá trị cảm biến được …

97 python  mongodb  pandas  pymongo 

Tôi đang cố gắng nhập tệp .csv bằng cách sử dụng pandas.read_csv(), tuy nhiên tôi không muốn nhập hàng thứ 2 của tệp dữ liệu (hàng có index = 1 để lập chỉ mục 0). Tôi không thể biết cách không nhập nó vì các đối số được sử dụng …

97 python  csv  pandas 

Trong Pandas, khi tôi chọn một nhãn chỉ có một mục nhập trong chỉ mục, tôi nhận lại một Chuỗi, nhưng khi tôi chọn một mục nhập có nhiều mục nhập hơn thì tôi nhận lại một khung dữ liệu. Tại sao vậy? Có cách nào để đảm bảo tôi …

97 python  pandas  dataframe  slice  series 

Tôi muốn nhập csv sau dưới dạng chuỗi không phải là int64. Pandas read_csv tự động chuyển đổi nó thành int64, nhưng tôi cần cột này dưới dạng chuỗi. ID 00013007854817840016671868 00013007854817840016749251 00013007854817840016754630 00013007854817840016781876 00013007854817840017028824 00013007854817840017963235 00013007854817840018860166 df = read_csv('sample.csv') df.ID >> 0 -9223372036854775808 1 -9223372036854775808 2 -9223372036854775808 3 -9223372036854775808 …

97 python  pandas