Я пытаюсь разархивировать файл csv и передать его в pandas, чтобы я мог работать с файлом. Код, который я пробовал до сих пор: import requests, zipfile, StringIO r = requests.get('http://data.octo.dc.gov/feeds/crime_incidents/archive/crime_incidents_2013_CSV.zip') z =...
Я пытаюсь перепрограммировать свой код Stata на Python для повышения скорости, и меня указали в сторону PANDAS. Однако мне трудно понять, как обрабатывать данные. Допустим, я хочу перебрать все значения в заголовке столбца «ID». Если этот идентификатор соответствует определенному числу, я хочу...
Эта тема давно не обсуждалась ни здесь, ни где-либо еще. Есть ли решение, преобразовывающее SQLAlchemy <Query object>в pandas DataFrame? Pandas имеет возможность использовать, pandas.read_sqlно для этого требуется необработанный SQL. У меня есть две причины, по которым я хочу этого избежать:...
Dataframe.resample () работает только с данными таймсерий. Я не могу найти способ получить каждую n-ю строку из данных вне таймсерий. Какой лучший метод?
В настоящее время инструменты ввода-вывода pandas не поддерживают read_xml()метод и его аналог to_xml(). Однако read_jsonдоказано , что древовидные структуры могут быть реализованы для импорта фреймов данных и read_htmlдля форматов разметки. Если команда панды действительно считает такой...
Я думаю, это должно быть просто, но я попробовал несколько идей, и ни одна из них не сработала: last_row = len(DF) DF = DF.drop(DF.index[last_row]) #<-- fail! Я пробовал использовать отрицательные индексы, но это тоже приводило к ошибкам. Я, должно быть, все еще неправильно понимаю что-то...
Есть forпетли действительно «плохо»? Если нет, то в каких ситуациях они были бы лучше, чем использование более традиционного «векторизованного» подхода? 1 Я знаком с концепцией «векторизации» и с тем, как pandas использует векторизованные методы для ускорения вычислений. Векторизованные функции...
Я могу использовать pandas dropna()функцию для удаления строк с некоторыми или всеми столбцами, установленными как NA's. Есть ли эквивалентная функция для удаления строк со всеми столбцами, имеющими значение 0? P kt b tt mky depth 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 1.1 3 4.5 2.3 9.0...
У меня есть список abc и фрейм данных df: abc = ['foo', 'bar'] df = A B 0 12 NaN 1 23 NaN Я хочу вставить список в ячейку 1B, поэтому мне нужен такой результат: A B 0 12 NaN 1 23 ['foo', 'bar'] Как я могу это сделать? 1) Если я использую это: df.ix[1,'B'] = abc Я получаю следующее сообщение об...
Я использую фреймы данных Pandas. Скажем, у меня есть исходный фрейм данных D. Я извлекаю из него два фрейма данных следующим образом: A = D[D.label == k] B = D[D.label != k] затем я меняю метку AиB A.label = 1 B.label = -1 Я хочу объединить A и B, чтобы иметь их как один фрейм данных, что-то...
У меня есть фреймворк pandas со следующими именами столбцов: Результат1, Тест1, Результат2, Тест2, Результат3, Тест3 и т. Д. Я хочу удалить все столбцы, в названии которых есть слово «Тест». Количество таких столбцов не является статическим, а зависит от предыдущей функции. Как я могу это сделать?...
У меня есть dataframe df: 20060930 10.103 NaN 10.103 7.981 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070331 3.196 NaN 3.196 2.710 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459 Затем я хочу выбрать строки с определенными порядковыми номерами, которые указаны в списке, предположим, что здесь [1,3], а затем влево:...
Есть ли способ изменить порядок столбцов в фрейме данных pandas на основе моих личных предпочтений (то есть не в алфавитном или числовом порядке, а, скорее, в соответствии с определенными соглашениями)? Простой пример: frame = pd.DataFrame({ 'one thing':[1,2,3,4], 'second thing':[0.1,0.2,1,2],...
У меня есть DataFrame с MultiIndex, созданный после некоторой группировки: import numpy as np import pandas as p from numpy.random import randn df = p.DataFrame({ 'A' : ['a1', 'a1', 'a2', 'a3'] , 'B' : ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] , 'Vals' : randn(4) }).groupby(['A', 'B']).sum() df Output> Vals...
У меня есть DataFrame: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8], 'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0], 'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1], 'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8], 'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5], 'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0, 0],...
У меня есть массив чисел с плавающей запятой (некоторые нормальные числа, некоторые nans), который выходит из приложения на фреймворке pandas. По какой-то причине numpy.isnan не работает в этом массиве, однако, как показано ниже, каждый элемент является float, numpy.isnan работает правильно для...
У меня есть фрейм данных Pandas, один из столбцов содержит строки даты в формате YYYY-MM-DD Например, '2013-10-28' На данный момент dtypeстолбец есть object. Как преобразовать значения столбцов в формат даты Pandas?...
Меня просят создать несколько отчетов в формате Excel. В настоящее время я довольно активно использую pandas для своих данных, поэтому, естественно, я хотел бы использовать метод pandas.ExcelWriter для создания этих отчетов. Однако фиксированная ширина столбца является проблемой. Код, который у...
Наверное, это легко, но у меня есть следующие данные: Во фрейме данных 1: index dat1 0 9 1 5 Во фрейме данных 2: index dat2 0 7 1 6 Мне нужен фрейм данных следующей формы: index dat1 dat2 0 9 7 1 5 6 Я пробовал использовать этот appendметод, но получаю перекрестное соединение (т.е. декартово...