我有一个pandasDataFrame，其中一个bool列按另一列排序，需要计算bool列的反向累积和，即从当前行到底部的真实值的数量。例子In[13]:df=pd.DataFrame({'A':[True]*3+[False]*5,'B':np.random.rand(8)})In[15]:df=df.sort_values('B')In[16]:dfOut[16]:AB6False0.0377102True0.3154144False0.3324807False0.4455053False0.5801561True0.7415515False0.7969440True0.81756
我有一个pandasDataFrame，其中一个bool列按另一列排序，需要计算bool列的反向累积和，即从当前行到底部的真实值的数量。例子In[13]:df=pd.DataFrame({'A':[True]*3+[False]*5,'B':np.random.rand(8)})In[15]:df=df.sort_values('B')In[16]:dfOut[16]:AB6False0.0377102True0.3154144False0.3324807False0.4455053False0.5801561True0.7415515False0.7969440True0.81756
有人可以用Pandas为我指出关于OHLC数据时间范围转换的正确方向吗？？我正在尝试做的是在给定具有较短时间范围的数据的情况下，为较高时间范围的数据构建一个Dataframe。例如，假设我有以下一分钟(M1)数据:OpenHighLowCloseVolumeDate1999-01-0410:22:001.18011.18191.18011.181741999-01-0410:23:001.18171.18181.18041.1814181999-01-0410:24:001.18171.18171.18021.1806121999-01-0410:25:001.18071.18151.
有人可以用Pandas为我指出关于OHLC数据时间范围转换的正确方向吗？？我正在尝试做的是在给定具有较短时间范围的数据的情况下，为较高时间范围的数据构建一个Dataframe。例如，假设我有以下一分钟(M1)数据:OpenHighLowCloseVolumeDate1999-01-0410:22:001.18011.18191.18011.181741999-01-0410:23:001.18171.18181.18041.1814181999-01-0410:24:001.18171.18171.18021.1806121999-01-0410:25:001.18071.18151.
如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
如果我有一个DataFrame这样:pd.DataFrame({"name":"John","days":[[1,3,5,7]]})给出这个结构:daysname0[1,3,5,7]John如何展开成下面的？daysname01John13John25John37John 最佳答案 您可以使用df.itertuples遍历每一行，并使用列表理解将数据reshape为所需的形式:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"name":["John","Eric"],"days":[[1,3,5,7],[2,4]
我有一个如下所示的数据框x=pd.DataFrame({'user':['a','a','b','b'],'dt':['2016-01-01','2016-01-02','2016-01-05','2016-01-06'],'val':[1,33,2,1]})我想做的是在日期列中找到最小和最大日期，并展开该列以包含所有日期，同时为填写0val列。所以期望的输出是dtuserval02016-01-01a112016-01-02a3322016-01-03a032016-01-04a042016-01-05a052016-01-06a062016-01-01b072016-01-02b0
我有一个如下所示的数据框x=pd.DataFrame({'user':['a','a','b','b'],'dt':['2016-01-01','2016-01-02','2016-01-05','2016-01-06'],'val':[1,33,2,1]})我想做的是在日期列中找到最小和最大日期，并展开该列以包含所有日期，同时为填写0val列。所以期望的输出是dtuserval02016-01-01a112016-01-02a3322016-01-03a032016-01-04a042016-01-05a052016-01-06a062016-01-01b072016-01-02b0
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
