我想知道是否有一种等效的方法可以将行添加到带有MultiIndex的Series或DataFrame中，就像使用单个索引一样，即使用.ix或.loc？我认为自然的方式应该是这样的row_to_add=pd.MultiIndex.from_tuples()df.ix[row_to_add]=my_row但这会引发KeyError。我知道我可以使用.append()，但我会发现使用.ix[]或.loc[]更简洁。举个例子:>>>df=pd.DataFrame({'Time':[dt.datetime(2013,2,3,9,0,1),dt.datetime(2013,2,3,9,0,1)],
我正在使用Python3.5，并且正在使用pandas。我已经从yahoofinance加载了股票数据并将文件保存到csv。我的DataFrames从csv加载这些数据。这是我的DataFrame的csv文件的十行副本DateOpenHighLowCloseVolumeAdjClose1990-04-1226.87500026.87500026.62526.6256100250.5760361990-04-1626.50000026.75000026.37526.750500251.7524491990-04-1726.75000026.87500026.75026.875230025
我有一个4维数组，即data.shape=(20,30,33,288)。我正在使用找到最接近n的数组的索引index=abs(data-n).argmin(axis=1),soindex.shape=(20,33,288)withtheindicesvarying.我想将data[index]="values"与values.shape=(20,33,288)一起使用，但是data[index]返回错误“index(8)outofrange(0或此操作需要相对较长的时间来计算并返回具有形状的矩阵这似乎没有意义。如何返回正确值的数组？即，data[index]="values"withv
如果我在一个我知道有日期时间索引的DataFrame上使用type，我会得到:In[17]:type(df.index)Out[17]:pandas.tseries.index.DatetimeIndex但是当我测试它时，我得到:In[18]:type(df.index)=='pandas.tseries.index.DatetimeIndex'Out[18]:False我知道我假设类型的类型是字符串，但我真的不知道还能尝试什么，而且搜索没有任何结果。 最佳答案 您可以使用isinstanceDatetimeIndex类的:In[1
我在python中有一个列表('A'、'B'、'C'、'D'、'E')，如何获取特定索引号下的项目？例子:假设给它0，它会返回A。给定2，它将返回C。给定4，它将返回E。 最佳答案 您显示的('A','B','C','D','E')不是列表，它是元组(用圆括号代替方括号表示)。然而，无论是索引列表还是元组(用于获取索引中的一个项目)，在任何一种情况下，您都将索引附加在方括号中。所以:thetuple=('A','B','C','D','E')printthetuple[0]打印A，等等。元组(不同于列表)不可变，因此您不能分配到th
我查看了数据框一列中的唯一值-我拥有的pandas。在其中一列中有一些我不想包含的名称，如何从数据框中删除这些行，而不使用索引值表示法，而是通过说ifrowvalue="this"thenremove喜欢...new=df.copydf['somecolumn'].drop_values('this','that','other') 最佳答案 参见indexingwithisin(还有booleanindexing):mask=df['somecolumn'].isin(['this','that','other'])df[~mas
我查看了数据框一列中的唯一值-我拥有的pandas。在其中一列中有一些我不想包含的名称，如何从数据框中删除这些行，而不使用索引值表示法，而是通过说ifrowvalue="this"thenremove喜欢...new=df.copydf['somecolumn'].drop_values('this','that','other') 最佳答案 参见indexingwithisin(还有booleanindexing):mask=df['somecolumn'].isin(['this','that','other'])df[~mas
假设我有一个DataFramedf，其中日期作为索引和一些值。如何选择日期大于某个值x的行？我知道我可以将索引转换为列，然后执行选择df[df['date']>x]，但这比对索引执行操作慢吗？ 最佳答案 使用索引从DataFrame中选择的示例:fromnumpy.randomimportrandnfrompandasimportDataFramefromdatetimeimporttimedeltaastdimportdateutil.parserd=dateutil.parser.parse("2014-01-01")df=Da
假设我有一个DataFramedf，其中日期作为索引和一些值。如何选择日期大于某个值x的行？我知道我可以将索引转换为列，然后执行选择df[df['date']>x]，但这比对索引执行操作慢吗？ 最佳答案 使用索引从DataFrame中选择的示例:fromnumpy.randomimportrandnfrompandasimportDataFramefromdatetimeimporttimedeltaastdimportdateutil.parserd=dateutil.parser.parse("2014-01-01")df=Da
这类似于其他一些问题(ExplicitlyselectitemsfromaPythonlistortuple，GrabbingspecificindicesofalistinPython)，但我希望做相反的事情:指定索引列表/元组以排除而不是选择的干净方法是什么？我正在考虑类似于R或MATLAB的东西，您可以在其中指定要排除的索引，例如:vector1有没有一种好的方法可以在Python中完成同样的事情？如果这是一个骗局，我深表歉意，我不确定要搜索什么。 最佳答案 >>>to_exclude={1,2}>>>vector=['a',
