Programmazione dataframe

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Imposta il valore per una particolare cella in Panda DataFrame usando index

Ho creato un Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) e ottenuto questo xy A NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN Quindi desidero assegnare un valore a una cella particolare, ad esempio per la riga 'C' e la colonna 'x'. Mi aspettavo di ottenere questo risultato: xy A NaN …

479 python pandas dataframe

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Differenza tra mappa, metodo di applicazione e metodi di applicazione in Panda

Puoi dirmi quando usare questi metodi di vettorializzazione con esempi di base? Vedo che mapè un Seriesmetodo mentre il resto sono DataFramemetodi. Mi sono confuso applye applymapmetodi però. Perché abbiamo due metodi per applicare una funzione a un DataFrame? Ancora una volta, semplici esempi che illustrano l'uso sarebbero fantastici!

468 python pandas dataframe vectorization

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Converti frame di dati Panda in array NumPy

Sono interessato a sapere come convertire un frame di dati Panda in un array NumPy. dataframe: 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, …

467 python arrays pandas numpy dataframe

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Creare un DataFrame Pandas vuoto, quindi riempirlo?

Sto iniziando dai documenti Panda DataFrame qui: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Vorrei riempire iterativamente il DataFrame con i valori in un tipo di calcolo di serie temporali. Quindi, fondamentalmente, vorrei inizializzare DataFrame con le colonne A, B e le righe timestamp, tutte 0 o tutte NaN. Quindi aggiungerei i valori iniziali e ripasserei …

463 python dataframe pandas

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Come contare i valori NaN in una colonna in Panda DataFrame

Ho dei dati, in cui voglio trovare il numero di NaN, in modo che se è inferiore a qualche soglia, lascerò cadere queste colonne. Ho guardato, ma non sono riuscito a trovare alcuna funzione per questo. c'è value_counts, ma sarebbe lento per me, perché la maggior parte dei valori sono …

463 python pandas dataframe

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Come posso sostituire tutti i valori NaN con Zeri in una colonna di un frame di dati Panda

Ho un frame di dati come di seguito 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 2012-09-23 00:00:00 …

458 python pandas dataframe

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Come convertire l'indice di un frame di dati Panda in una colonna?

Questo sembra piuttosto ovvio, ma non riesco a capire come convertire un indice del frame di dati in una colonna? Per esempio: df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 Per, df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 …

456 python pandas dataframe

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Selezionare per stringa parziale da un DataFrame panda

Ho un DataFramecon 4 colonne di cui 2 contengono valori di stringa. Mi chiedevo se c'era un modo per selezionare le righe in base a una corrispondenza di stringa parziale rispetto a una colonna particolare? In altre parole, una funzione o funzione lambda che farebbe qualcosa del genere re.search(pattern, cell_in_question) …

450 python string pandas dataframe

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Shuffle DataFrame righe

Ho il seguente DataFrame: 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 ... DataFrame viene letto da un file CSV. Tutte le …

441 python pandas dataframe permutation shuffle

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Ricevi statistiche per ciascun gruppo (come conteggio, media, ecc.) Utilizzando Panda GroupBy?

Ho un frame di dati dfe ne uso diverse colonne per groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() Nel modo sopra ottengo quasi la tabella (frame di dati) di cui ho bisogno. Ciò che manca è una colonna aggiuntiva che contiene il numero di righe in ciascun gruppo. In altre parole, ho cattive intenzioni, ma …

439 python pandas dataframe group-by pandas-groupby

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Come filtrare il frame di dati Pandas usando 'in' e 'not in' come in SQL

Come posso ottenere gli equivalenti di SQL INe NOT IN? Ho un elenco con i valori richiesti. Ecco lo scenario: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] Il mio modo attuale di farlo è il seguente: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True}) # IN …

434 python pandas dataframe sql-function

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UnicodeDecodeError durante la lettura del file CSV in Panda con Python

Sto eseguendo un programma che sta elaborando 30.000 file simili. Un numero casuale di questi si sta arrestando e producendo questo errore ... File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr data = pd.read_csv(filepath, names=fields) File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 400, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 205, in _read return parser.read() …

412 python pandas csv dataframe unicode

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Importa più file CSV in Panda e concatena in un DataFrame

Vorrei leggere diversi file CSV da una directory in Panda e concatenarli in un grande DataFrame. Non sono stato in grado di capirlo però. Ecco quello che ho finora: import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames = glob.glob(path + "/*.csv") dfs = [] …

404 python pandas csv dataframe concatenation

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Modifica dei nomi di colonna di un frame di dati

Ho un frame di dati chiamato "newprice" (vedi sotto) e voglio cambiare i nomi delle colonne nel mio programma in R. > newprice Chang. Chang. Chang. 1 100 36 136 2 120 -33 87 3 150 14 164 In realtà questo è quello che sto facendo: names(newprice)[1]<-paste("premium") names(newprice)[2]<-paste("change") names(newprice)[3]<-paste("newprice") Non …

399 r dataframe rename

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Selezione di una riga di serie / frame di dati Panda per indice intero

Sono curioso di sapere perché df[2]non è supportato, mentre df.ix[2]ed df[2:3]entrambi funzionano. 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 Mi aspetto df[2]di funzionare allo stesso modo df[2:3]di essere coerente …

395 python pandas dataframe indexing

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