pandas

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如果我有一个DF： Name1 Name2 NUll Name3 NULL Name4 abc abc null abc abc abc null abc abc abc null abc abc abc null abc 我可以使用dropna，保持NAME3与所有空值的列？然而，仍然放弃两个空栏。谢谢

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pandas groupby熊猫两列之间的协方差

我试图计算两个列之间的协方差。我做着做着如下： A = pd.DataFrame({'group':['A','A','A','A','B','B','B'], 'value1':[1,2,3,4,5,6,7], 'value2':[8,5,4,3,7,8,8]}) B = A.groupby('group') B['value1'].cov(B['va

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如何获得熊猫表中每个值的百分比？

我有一张5列的表：AWA，REM，S1，S2和SWS。我计算了每列和每行的总和。还有这些价值的百分比。但为了获得百分比，我重复了同一行5次。有超过5列的情况下有改进它的方法吗？这是我的代码，我也附上了一张图片。 import pandas as pd df = pd.DataFrame(TABLA, columns=('AWA', 'REM', 'S1', 'S2', 'SWS')

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加入Python的数据帧的时间序列有效

我有以下2个dataframes有： day date val 11740 2016-01-04 1.3970 11741 2016-01-05 1.3991 11742 2016-01-06 1.4084 11743 2016-01-07 1.4061 和 df Adj_Close Close Date High Low 182 12927.

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熊猫交叉，但其值从第三列

这里聚集是我的问题： df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'] , 'B': ['Ar', 'Br', 'Cr', 'Ar','Ar'] , 'C': [1, 0, 0, 1,0 ]}) 我想产生类似pd.crosstab功能的输出，但在列和行的交集值应该来自第三列的聚合： Ar,

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Python - 对熊猫数据框中的数据执行FIFO操作

我在熊猫中有一些看起来像这样的数据。 | DAY | IN | OUT | |-----|-----|-----| | 1 | 100 | 50 | | 2 | 20 | 60 | | 3 | 10 | 5 | | 4 | 5 | 15 | 这表示物品进入队列的当天以及有多少队列出队。当事情进入队列时，我没有办法跟踪它们，所以我假设它们按顺序处理，并且你有一个FIFO（先进先出）类型

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在Python中对float64熊猫数据框进行二进制化处理

我有一个带有各种列的Panda DF（每个表示一个语料库中单词的频率）。每一行对应一个文档，每一行都是float64类型。例如： word1 word2 word3 0.0 0.3 1.0 0.1 0.0 0.5 etc 欲二进制化这一点，代替频率结束了一个布尔型（0和1，DF），指示文字所以上面的示例中的存在将转换为： word1 word2 word3 0 1 1 1

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如何使用熊猫数据帧在Seaborn数据参数lmplot

望着lmplot documentation，它显示参数： x, y : strings, optional Input variables; these should be column names in data. data : DataFrame Tidy (“long-form”) dataframe where each column

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快速搜索许多字符串的许多字典键

我有一个独特的问题，我主要希望找到加快此代码的一些方法。我有一组存储在数据帧的字符串，每个中有好几个名字，我知道名字的数量这一步之前，像这样： print df description num_people people 'Harry ran with sally' 2 [] 'Joe was swinging with sally' 2 [] '

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在大熊猫阅读器中创建新的数据库

我正在使用我需要清理的庞大Excel文件（14GB），因此只剩下我需要的信息。我将该文件制作成块，以便我的电脑停止崩溃，但现在需要创建一个新的数据库，该数据库仅显示我正在查找的城市的数据。我已打印（块） for chunk in reader: print(chunk) 我不确定如何继续，我想 df = reader df = reader[reader.SitusCity ==