pandas

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    熊猫菜鸟在这里。 我有以下格式的文件: SET, 0, 0, 0, 6938987, 0, 4 SET, 1, 1, 6938997, 128, 0, 0 SET, 2, 4, 6938998, 145, 0, 2 SET, 0, 9, 6938998, 147, 0, 0 SET, 1, 11, 6938998, 149, 0, 0 .... SET, 1, 30, 6946103,

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    我正在使用Twitter搜索API,它返回字典的词典。我的目标是从响应字典中的键列表中创建一个数据框。 API响应的例子在这里:Example Response 我的状态字典中的密钥列表 keys = ["created_at", "text", "in_reply_to_screen_name", "source"] 我想通过的状态字典中返回的每个键值循环并把它们在以键为列的数据框。 当前有

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    我想重新采样熊猫数据框并将不同的函数应用于不同的列。问题是我无法正确处理一个字符串的列。我想应用一个将字符串与分隔符(如“ - ”)合并的函数。这是一个数据示例: import pandas as pd import numpy as np idx = pd.date_range('2017-01-31', '2017-02-03') data=list([[1,10,"ok"],[2,20

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    我有一个文件,它显示了许多变量,如A1,A2,A3 ... A333,B1,B2,B3和C1,C2,C3 ... C151。变量以分号分隔。如何计算每个倍数值在我的文件中出现的频率? 每个值/变量是指巴西公司提供的特定犯罪。 组织数据后,我应该可以说,例如,值A9(代表从属作品)出现100次。或者值C88出现20次。 这里是我的屏幕打印:http://tinypic.com/view.php?pi

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    我有一个数据帧与2列 - 一些值和时间。时间戳是时代格式,我试图使用python中的时间库中的strftime函数进行转换。 下面是一些样本数据 df = [{'A': 762, 'Time': 1512255906}, {'A': 810, 'Time': 1480719906}] 注:时间为纪元格式。在执行日期转换的strftime函数之前,我正在执行一些转换以确保其类型为nu

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    我有一个数据框,其中的列看起来像一个日期,但实际上是一个对象(type 'O')。该列中的某些值的值为9999-12-31 00:00:00.000。它们在某种意义上是一个指标,表明一行是“无限期”有效的。 pd.to_datetime()不符合这些值,并给出“日期超出范围”错误。我试图编写一个函数将值转换为一个字符串,然后检查第一个字符以查看它是否为9,但这也不起作用。 只要你相信,我已经试过的

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    年 合并两只大熊猫DataFrames我想两个dataframes合并在一起,但每次我试图合并我收到以下消息时: 类型错误:合并()失踪1个人需要的位置参数:“右” d = {'year': [2001, 2002], 'wsp': [0.51, 0.42]} df = pd.DataFrame(data=d) d2 = {'year': [2001, 2002], 'age': [50, 6

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    我有一个名为'quality'的数字值为1到9的pandas数据框,我想按如下方式转换这些值: 将5或更少的值转换为0,并且大于或等于6被转换为1。 这行代码的工作原理:5被映射为0,和6被映射到1。 酒[ 'quality_target'] = wine.quality.map({5- :0,6:1}) 但是,这行代码会引发错误。 酒[ 'quality_target'] = wine.qual

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    的量级: Node_1 Node_2 Time A B 6 A B 4 B A 2 B C 5 一个如何获得,使用GROUPBY或其它方法中,数据帧如下: Node_1 Node_2 Mean_Time A B 4 B C 5 第一行的通过找到的所有路由的平均A-> B和B-> A而获得Mean_Time,即(6 + 4 + 2)/3 = 4

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    创建数据帧我有表像下面 (在这个例子中,它代表的名单,但这不需要是给出列表) age=[3,4,5,6] sex=[1,2] limit=[3,4] 我想创建数据帧,其有各种组合。 但“限制”列超过“年龄”列。 所以我期望的结果是这样的。 age sex limit 3 1 3 3 1 4 4 1 4 3 2 3 3 2 4 4 2 4 我该如何得到这个结果?