Czy ktoś może wyjaśnić, czym różnią się te trzy metody krojenia? Widziałem dokumenty i widziałem te odpowiedzi , ale wciąż nie jestem w stanie wyjaśnić, jak te trzy są różne. Wydają mi się one w dużej mierze wymienne, ponieważ znajdują się na niższych poziomach krojenia. Powiedzmy, że chcemy...
tło Właśnie zaktualizowałem moje Pandy z 0.11 do 0.13.0rc1. Teraz aplikacja wyświetla wiele nowych ostrzeżeń. Jeden z nich taki: E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value...
Mam ramkę danych zawierającą factor. Kiedy tworzę podzbiór tej ramki danych za pomocą subsetlub innej funkcji indeksowania, tworzona jest nowa ramka danych. Jednak factorzmienna zachowuje wszystkie swoje pierwotne poziomy, nawet jeśli / jeśli nie istnieją w nowej ramce danych. Powoduje to problemy...
R zapewnia dwie różne metody dostępu do elementów listy lub data.frame: []i [[]]. Jaka jest różnica między nimi, w jakich sytuacjach powinienem używać jednego nad
Mam zagnieżdżoną listę danych. Jego długość wynosi 132, a każdy element jest listą o długości 20. Czy istnieje szybki sposób na przekształcenie tej struktury w ramkę danych, która ma 132 wiersze i 20 kolumn danych? Oto kilka przykładowych danych do pracy: l <- replicate( 132,...
Mam bardzo duże tabele (30 milionów wierszy), które chciałbym załadować, ponieważ ramki danych w R. read.table()mają wiele wygodnych funkcji, ale wygląda na to, że w implementacji jest dużo logiki, która spowolniłaby wszystko. W moim przypadku zakładam, że znam typy kolumn z wyprzedzeniem, tabela...
Zaczynam od takich danych wejściowych jak to df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) Które po wydrukowaniu wygląda następująco: City Name 0 Seattle...
Mam ramkę danych 20 x 4000 w Pythonie, używając pand. Dwie z tych kolumn są nazwane Yeari quarter. Chciałbym utworzyć zmienną o nazwie periodmake Year = 2000i quarter= q2into 2000q2. Czy ktoś może w tym
W Pythonie Pandas jaki jest najlepszy sposób sprawdzenia, czy DataFrame ma jedną (lub więcej) wartości NaN? Wiem o tej funkcji pd.isnan, ale zwraca DataFrame booleans dla każdego elementu. Ten post tutaj również nie odpowiada na moje
Próbuję zainicjować ramkę data.frame bez żadnych wierszy. Zasadniczo chcę określić typy danych dla każdej kolumny i nazwać je, ale nie chcę tworzyć żadnych wierszy. Do tej pory najlepsze, co udało mi się zrobić, to: df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"), File="",...
Stworzyłem Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) i mam to xy NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN Następnie chcę przypisać wartość do konkretnej komórki, na przykład dla wiersza „C” i kolumny „x”. Spodziewałem się takiego wyniku: xy NaN NaN B NaN NaN C 10 NaN z...
Czy możesz mi powiedzieć, kiedy stosować te metody wektoryzacji w podstawowych przykładach? Widzę, że mapjest to Seriesmetoda, podczas gdy reszta to DataFramemetody. Miałem jednak wątpliwości applyi applymapmetody. Dlaczego mamy dwie metody zastosowania funkcji do DataFrame? Ponownie proste...
Jestem zainteresowany wiedzą, jak przekonwertować ramkę danych pandy na tablicę NumPy. ramka danych: 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, np.nan] c = [np.nan, 0.5, 0.5,...
Zaczynam od dokumentów DataFrame pand tutaj: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Chciałbym iteracyjnie wypełnić DataFrame wartościami w rodzaju obliczeń szeregów czasowych. Zasadniczo chciałbym zainicjować ramkę danych z kolumnami A, B i wierszami znaczników czasu, wszystkie 0...
Mam dane, w których chcę znaleźć liczbę NaN, więc jeśli jest mniejsza niż jakiś próg, upuszczę te kolumny. Spojrzałem, ale nie byłem w stanie znaleźć dla tego żadnej funkcji. istnieje value_counts, ale byłoby to dla mnie powolne, ponieważ większość wartości jest odrębna i chcę NaNtylko liczyć...
Mam ramkę danych, jak poniżej 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...
Wydaje się to dość oczywiste, ale nie potrafię wymyślić, jak przekonwertować indeks ramki danych na kolumnę? Na przykład: df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 Do, df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596...
Mam DataFramez 4 kolumnami, z których 2 zawierają wartości ciągu. Zastanawiałem się, czy istnieje sposób na wybranie wierszy na podstawie częściowego dopasowania ciągu do konkretnej kolumny? Innymi słowy, funkcja lub funkcja lambda, która zrobiłaby coś podobnego re.search(pattern,...
Mam następujące 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 jest odczytywany z pliku csv. Wszystkie wiersze, które mają Type1, są na górze, następnie wiersze z Type2, a następnie wiersze z Type3 itd. Chciałbym...
Mam ramkę danych dfi używam z niej kilku kolumn do groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() W powyższy sposób prawie otrzymuję potrzebną tabelę (ramkę danych). Brakuje dodatkowej kolumny, która zawiera liczbę wierszy w każdej grupie. Innymi słowy, mam na myśli, ale...