Domande taggate «pandas»

Pandas è una libreria Python per la manipolazione e l'analisi dei dati, ad esempio frame di dati, serie temporali multidimensionali e set di dati trasversali che si trovano comunemente in statistica, risultati scientifici sperimentali, econometria o finanza. Pandas è una delle principali librerie di data science di Python.

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i panda ottengono la colonna media / media
Non riesco a ottenere la media o la media di una colonna in Panda. A hanno un frame di dati. Nessuna delle cose che ho provato di seguito mi dà la media della colonnaweight >>> allDF ID birthyear weight 0 619040 1962 0.1231231 1 600161 1963 0.981742 2 25602033 1963 …
155 python  pandas 
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Trova l'indice dell'elemento nella serie panda
So che questa è una domanda molto semplice, ma per qualche motivo non riesco a trovare una risposta. Come posso ottenere l'indice di un determinato elemento di una serie in python panda? (la prima occorrenza sarebbe sufficiente) Cioè, vorrei qualcosa di simile: import pandas as pd myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4]) …
154 python  pandas 
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Operatori logici per l'indicizzazione booleana in Panda
Sto lavorando con l'indice booleano in Panda. La domanda è perché l'affermazione: a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)] funziona benissimo mentre a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)] esce con errore? Esempio: a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]}) In: a[(a['x']==1)&(a['y']==10)] Out: x y 0 1 10 In: a[(a['x']==1) and (a['y']==10)] Out: ValueError: The truth value of an array with more than one …
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Sostituzione di valori vuoti (spazio bianco) con NaN nei panda
Voglio trovare tutti i valori in un frame di dati Pandas che contengono spazi bianchi (qualsiasi quantità arbitraria) e sostituire quei valori con NaNs. Qualche idea su come migliorare? Fondamentalmente voglio girare questo: A B C 2000-01-01 -0.532681 foo 0 2000-01-02 1.490752 bar 1 2000-01-03 -1.387326 foo 2 2000-01-04 0.814772 …
152 python  pandas  dataframe 
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I panda possono riconoscere automaticamente le date?
Oggi sono rimasto positivamente sorpreso dal fatto che durante la lettura dei dati da un file di dati (ad esempio) Panda sia in grado di riconoscere tipi di valori: df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3']) Ad esempio, può essere verificato in questo modo: for i, r in df.iterrows(): print type(r['col1']), type(r['col2']), …
151 python  date  types  dataframe  pandas 
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I panda creano DataFrame vuoto con solo nomi di colonna
Ho un DataFrame dinamico che funziona bene, ma quando non ci sono dati da aggiungere nel DataFrame ricevo un errore. E quindi ho bisogno di una soluzione per creare un DataFrame vuoto con solo i nomi delle colonne. Per ora ho qualcosa del genere: df = pd.DataFrame(columns=COLUMN_NAMES) # Note that …
151 python  pandas  dataframe 
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Panda percentuale del totale con groupby
Questo è ovviamente semplice, ma come newbe insensibile mi sto bloccando. Ho un file CSV che contiene 3 colonne, lo stato, l'ID ufficio e le vendite per quell'ufficio. Voglio calcolare la percentuale di vendite per ufficio in un dato stato (il totale di tutte le percentuali in ogni stato è …
148 python  pandas 
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python panda: applica una funzione con argomenti a una serie
Voglio applicare una funzione con argomenti a una serie in python panda: x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... La documentazione descrive il supporto per un metodo apply, ma non accetta alcun argomento. Esiste un metodo diverso che accetta argomenti? In alternativa, mi sto perdendo una semplice soluzione? …
147 python  pandas  apply 
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panda GroupBy colonne con valori NaN (mancanti)
Ho un DataFrame con molti valori mancanti nelle colonne che desidero raggruppare: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) In [4]: df.groupby('b').groups Out[4]: {'4': [0], '6': [2]} osserva che Pandas ha eliminato le righe con valori target NaN. (Voglio …
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