我有一个带有日期时间索引的大型数据框，需要将数据重新采样到恰好10个大小相等的周期。到目前为止，我已经尝试找到第一个和最后一个日期以确定数据中的总天数，将其除以10以确定每个期间的大小，然后使用该天数重新采样。例如:first=df.reset_index().timesubmit.min()last=df.reset_index().timesubmit.max()periodsize=str((last-first).days/10)+'D'df.resample(periodsize,how='sum')这并不能保证重采样后df中恰好有10个周期，因为周期大小是一个向下舍入的整数
谁能帮我理解这两种方法之间的区别(如果有的话):df.mul和df.rmul？文档看起来相同:docsformuldocsforrmul 最佳答案 文档不完全相同。如文档中所述，df.mul(other)等同于df*other，而df.rmul(other)等同于其他*df.这在大多数情况下可能无关紧要，但如果您有一个对象dtype的数据框，其元素具有非交换乘法，这将很重要。也许你写了一个四元数类并用四元数填充了一个数据框。拥有更多Pandas经验的人可能会提出更重要的实际案例。 关于p
我的以下代码行会引发警告:importpandasaspds=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,4)),columns=list('ABCD'))s.loc[-1]=[5,np.nan,np.nan,6]grouped=s.groupby(['A'])forkey_m,group_mingrouped:group_m.loc[-1]=[10,np.nan,np.nan,10]C:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:10:SettingWithCopyWarnin
我有2个pandas数据帧df1和df2，它们具有公共(public)列/键(x,y)。我想合并对键(x，y)进行“(df1＆notdf2)”类型的合并，这意味着我希望我的代码返回一个数据框，其中包含仅在df1而不是(x，y)中的行在df2中。SAS具有等效的功能datafinal;mergedf1(in=a)df2(in=b);byxy;ifa¬b;run;谁能优雅地在pandas中复制相同的功能？如果我们能在merge()中指定how="left-right"就好了。 最佳答案 我刚刚升级到10天前发布的0.17.0RC1
我正在尝试模拟使用pandas来访问不断变化的文件。我有一个文件读取一个csv文件，向其中添加一行，然后随机休眠一段时间以模拟批量输入。importpandasaspdfromtimeimportsleepimportrandomdf2=pd.DataFrame(data=[['test','trial']],index=None)whileTrue:df=pd.read_csv('data.csv',header=None)df.append(df2)df.to_csv('data.csv',index=False)sleep(random.uniform(0.025,0.3))第二
我在附加数据框时遇到问题。我尝试执行这段代码df_all=pd.read_csv('data.csv',error_bad_lines=False,chunksize=1000000)urls=pd.read_excel('url_june.xlsx')substr=urls.url.values.tolist()df_res=pd.DataFrame()fordfindf_all:foriinsubstr:res=df[df['url'].str.contains(i)]df_res.append(res)当我尝试保存df_res时，我得到空数据框。df_all看起来像ID,"url
我试图将一个系列添加到一个空的DataFrame中，但找不到答案在文档或其他问题中。因为您可以按行附加两个DataFrame或者按列看来系列中必须缺少一个“轴标记”。能谁能解释为什么这不起作用？importPandasaspddf1=pd.DataFrame()s1=pd.Series(['a',5,6])df1=pd.concat([df1,s1],axis=1)#gorunsomeprocessreturns2,s3,sn...s2=pd.Series(['b',8,9])df1=pd.concat([df1,s2],axis=1)s3=pd.Series(['c',10,11])
我想从数据框的底部删除m行。它是整数索引(有孔)。如何才能做到这一点？Pandas==0.10.1python==2.7.3 最佳答案 使用切片选择你想要的部分:df[:-m]如果你想删除一些中间行，你可以使用drop:df.drop(df.index[3:5]) 关于python-PANDAS从df删除一系列行，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15703283/
我不知道如何更改这些x标签的格式。理想情况下，我想对它们调用strftime('%Y-%m-%d')。我试过set_major_formatter之类的东西，但没有成功。importpandasaspdimportnumpyasnpdate_range=pd.date_range('2014-01-01','2015-01-01',freq='MS')df=pd.DataFrame({'foo':np.random.randint(0,10,len(date_range))},index=date_range)ax=df.plot(kind='bar') 最
我试图在pandasdf中返回count的unique值。它是每个行的累积计数。我的目标是合并一个函数来确定当前在任何时间点出现的值的数量。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':['8:06:00','11:00:00','11:30:00','12:00:00','13:00:00','13:30:00','14:00:00','17:00:00'],'B':['ABC','ABC','DEF','XYZ','ABC','LMN','DEF','ABC'],'C':[1,2,1,1,3,1,2,4],})ABC08:06:00ABC1111:00:
