Chcę znaleźć wszystkie wartości w ramce danych Pandas, które zawierają białe znaki (dowolną ilość) i zastąpić te wartości NaN. Jakieś pomysły, jak można to poprawić? Zasadniczo chcę to zmienić: 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...
Manipulowałem niektórymi danymi za pomocą pand, a teraz chcę wykonać zbiorczy zapis z powrotem do bazy danych. Wymaga to ode mnie przekształcenia ramki danych w tablicę krotek, z których każda odpowiada „wierszowi” ramki danych. Moja DataFrame wygląda mniej więcej tak: In [182]:...
Jest to oczywiście proste, ale jako tępy nowicjusz utknąłem. Mam plik CSV zawierający 3 kolumny, stan, identyfikator biura i sprzedaż dla tego biura. Chcę obliczyć procent sprzedaży na biuro w danym stanie (suma wszystkich procentów w każdym stanie to 100%). df = pd.DataFrame({'state': ['CA',...
Mam scenariusz, w którym użytkownik chce zastosować kilka filtrów do obiektu Pandas DataFrame lub Series. Zasadniczo chcę wydajnie łączyć kilka operacji filtrowania (operacji porównania), które są określane w czasie wykonywania przez użytkownika. Filtry powinny być addytywne (każdy zastosowany...
Mam ramkę danych pandy z kolumnami typu mieszanego i chciałbym zastosować min_max_scaler sklearn do niektórych kolumn. Idealnie, chciałbym dokonać tych transformacji na miejscu, ale jeszcze nie wymyśliłem sposobu, aby to zrobić. Napisałem następujący kod, który działa: import pandas as...
Chcę zastosować funkcję z argumentami do serii w pandach Pythona: x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... Dokumentacja opisuje wsparcie dla zastosowania metody, ale nie przyjmuje żadnych argumentów. Czy istnieje inna metoda, która...
Jakie są najczęstsze sposoby wybierania / filtrowania wierszy ramki danych, której indeksem jest MultiIndex, na pandach ? Krojenie na podstawie jednej wartości / etykiety Krojenie na podstawie wielu etykiet z jednego lub kilku poziomów Filtrowanie według warunków i wyrażeń logicznych Jakie metody...
Mam DataFrame z wieloma brakującymi wartościami w kolumnach, które chcę pogrupować według: 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]} zobacz, że Pandy porzuciły wiersze z...
Mam ramkę danych pandy i chcę ją podzielić na 3 oddzielne zestawy. Wiem, że używając train_test_split z sklearn.cross_validation, można podzielić dane na dwa zestawy (pociąg i test). Nie mogłem jednak znaleźć żadnego rozwiązania dotyczącego podziału danych na trzy zestawy. Najlepiej, jeśli posiadam...
Mam ramkę danych z nazwami kolumn i chcę znaleźć tę, która zawiera określony ciąg, ale nie jest do niego dokładnie dopasowana. Szukam 'spike'w nazwy kolumn podoba 'spike-2', 'hey spike', 'spiked-in'(the 'spike'część jest zawsze ciągła). Chcę, aby nazwa kolumny była zwracana jako ciąg lub...
Ramka danych: c_os_family_ss c_os_major_is l_customer_id_i 0 Windows 7 90418 1 Windows 7 90418 2 Windows 7 90418 Kod: print df for name, group in df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x)): print name print group Próbuję po prostu zapętlić zagregowane dane, ale pojawia się...
Próbuję wypełnić żadne wartości w ramce danych Pandas z zerami tylko dla niektórych podzbiorów kolumn. Kiedy robię: import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]}) print df df.fillna(value=0, inplace=True) print df Wyjście: a b c 0 1.0 4.0...
Mam kolumnę w pandach Pythona DataFrame, która ma wartości logiczne True / False, ale do dalszych obliczeń potrzebuję reprezentacji 1/0. Czy jest na to szybki / odrętwiały sposób?
Mam następujące 2 ramki danych: df_a = mukey DI PI 0 100000 35 14 1 1000005 44 14 2 1000006 44 14 3 1000007 43 13 4 1000008 43 13 df_b = mukey niccdcd 0 190236 4 1 190237 6 2 190238 7 3 190239 4 4 190240 7 Kiedy próbuję dołączyć do tych 2 ramek danych: join_df =
Biorąc pod uwagę ramkę danych pandy zawierającą możliwe wartości NaN rozproszone tu i tam: Pytanie: Jak określić, które kolumny zawierają wartości NaN? W szczególności, czy mogę uzyskać listę nazw kolumn zawierających
Próbuję odczytać plik Excela w ten sposób: newFile = pd.ExcelFile(PATH\FileName.xlsx) ParsedData = pd.io.parsers.ExcelFile.parse(newFile) co powoduje wyświetlenie błędu informującego o oczekiwaniu dwóch argumentów. Nie wiem, jaki jest drugi argument, a także to, co próbuję tutaj osiągnąć, to...
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'], 'Col2': ['Joe', 'Steve', 'Bob', 'Bob', 'Steve'], 'Col3': np.random.random(5)}) Jaki jest najlepszy sposób na zwrócenie unikatowych wartości „Col1” i „Col2”? Żądane wyjście to 'Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Steve'...
Załóżmy, że mam pandę DataFrame z dwiema kolumnami, A i B. Chciałbym zmodyfikować tę ramkę DataFrame (lub utworzyć kopię), aby B zawsze miało wartość NaN, gdy A wynosi 0. Jak mogę to osiągnąć? Wypróbowałem następujące df['A'==0]['B'] =
To, co próbuję zrobić, to wyodrębnić dane wysokości z interfejsu API map Google wzdłuż ścieżki określonej przez współrzędne szerokości i długości geograficznej w następujący sposób: from urllib2 import Request, urlopen import json path1 =
Podczas importowania pandasdo Pythonprogramu otrzymuję następujący błąd monas-mbp:book mona$ sudo pip install python-dateutil Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): python-dateutil in /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python Cleaning...