所以我有一个pandas数据框对象，其中包含货币列，精确到小数点后两位，例如“133.04”。没有3位或更多小数位的数字，只有两位。我的尝试:十进制模块我尝试为此使用Decimal模块，但是当我尝试像这样重新采样时gr_by_price=df['price'].resample(timeframe,how='ohlc')我明白了pandas.core.groupby.DataError:Nonumerictypestoaggregate就在这之前我检查数据类型print(type(df['price'][0]))我是这个图书馆和货币处理的新手，也许Decimal不是正确的选择？我该怎么
我想使用pandas为列中的类别绘制不同颜色的条形图。这是一个简单的例子:(索引是可变的)df:valuegroupvariablea101b91c81d72f62g53h43我想制作一个带颜色的条形图。我还想指定颜色。在我的原始数据集中，我有很多组。有人可以帮我解决这个问题吗？ 最佳答案 只需将颜色参数传递给带有颜色列表的绘图函数:df['group'].plot(kind='bar',color=['r','g','b','r','g','b','r'])如果您想将值绘制为条形图，并且还希望组确定条形图的颜色，请使用:color
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
importpandasaspdimportnumpyasnpdata='filename.csv'df=pd.DataFrame(data)dfonetwothreefourfivea0.469112-0.282863-1.509059barTrueb0.9324241.2242347.823421barFalsec-1.1356321.212112-0.173215barFalsed0.2324242.3421120.982342unbarTruee0.119209-1.044236-0.861849barTruef-2.104569-0.4949291.071804barFals
我正在使用来自pandas的出色的read_csv()函数，它给出:In[31]:data=pandas.read_csv("lala.csv",delimiter=",")In[32]:dataOut[32]:Int64Index:12083entries,0to12082Columns:569entries,REGIONCtoSCALEKERdtypes:float64(51),int64(518)但是当我应用来自scikit-learn的函数时，我丢失了有关列的信息:fromsklearnimportpreprocessingpreprocessing.scale(data)给出
我想将pandas数据帧与数据表一起使用。我不知道如何在没有ID的情况下初始化表。当我调用df.to_html()时，有没有办法在表格标签中设置id？ 最佳答案 你可以试试这个:df.to_html(classes='my_class"id="my_id')这基本上就像一个SQL注入(inject)。Pandas的to_html函数在类周围使用双引号。您可以使用单引号来定义classes参数，并将双引号放在其中以结束pandas的类。然后在您的ID名称周围加上双引号，但让pandas为您关闭这些双引号。输出将如下所示:'...'希望
我的问题是如何计算pandas中多个变量的频率。我从这个数据框中得到:d1=pd.DataFrame({'StudentID':["x1","x10","x2","x3","x4","x5","x6","x7","x8","x9"],'StudentGender':['F','M','F','M','F','M','F','M','M','M'],'ExamenYear':['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],'Exam':['algebra','stats','bio','alg
这个问题在这里已经有了答案:HowtoselectrowswithoneormorenullsfromapandasDataFramewithoutlistingcolumnsexplicitly?(6个答案)关闭6年前。如何选择列中值为none的DataFrame的那些行？我已将这些编码为np.nan，但无法与此类型匹配。In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:df=pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,None]])In[4]:dfOut[4]:0120123.0134NaNIn[5]:df=df.filln
假设我有一个如下所示的结构化数据框:df=pd.DataFrame({"A":['a','a','a','b','b'],"B":[1]*5})A列之前已排序。我希望找到df[df.A!='a']的第一行索引。最终目标是使用此索引将数据框分成基于A的组。现在我意识到有一个groupby功能。但是，数据框非常大，这是一个简化的玩具示例。由于A已经排序，如果我可以找到df.A!='a'的第一个索引会更快.因此，重要的是，无论您使用什么方法，一旦找到第一个元素，扫描就会停止。 最佳答案 idxmax和argmax返回最大值的位置，如果最大
这个问题在这里已经有了答案:HowtofilterPandasdataframeusing'in'and'notin'likeinSQL(11个答案)关闭5年前。这应该非常容易，但我无法让它工作。我想根据两个或多个值过滤我的数据集。#thisworks,whenIfilterforonevaluedf.loc[df['channel']=='sale']#ifIhavetofilter,twoseparatecolumns,Icandothisdf.loc[(df['channel']=='sale')&(df['type']=='A')]#butwhatifIwanttofilter
