我想弄清楚是否有办法在您尝试重置索引时重命名Pandas列。我在文档中看到，如果只有一列，您可以使用“名称”参数来设置重置索引的列名，但我很好奇是否有办法对多列执行此操作。例如:df1=pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a3'],'B':['b1','b2','b3','b4'],'D1':[1,0,0,0],'D2':[0,1,1,0],'D3':[0,0,1,1],})df1.set_index(['B','A']).stack().reset_index()结果留给您:BAlevel_200b1a1D111b1a1D202b1a1D303b2a
我有一个数据集，其中有几列包含分类数据。我一直在使用分类函数将分类值替换为数值。data[column]=pd.Categorical.from_array(data[column]).codes我最近遇到了pandas.get_dummies函数。这些可以互换吗？使用一个比另一个有优势吗？ 最佳答案 为什么要将分类数据转换为整数？如果那是你的目标，我不相信你会节省内存。df=pd.DataFrame({'cat':pd.Categorical(['a','a','a','b','b','c'])})df2=pd.DataFrame
为了确认我理解Pandasdf.groupby()和df.reset_index()的作用，我尝试从数据帧到相同数据的分组版本并返回。往返之后，列和行必须再次排序，因为groupby()影响行顺序而reset_index()影响列顺序，但经过两次快速操作后将列和索引按顺序放回去，数据框看起来相同:相同的列名列表。每列的数据类型相同。相应的索引值严格相等。对应的数据值严格相等。然而，在所有这些检查都成功之后，df1.equals(df5)返回了惊人的值False。这些数据帧之间的区别是equals()揭示了我还没有弄清楚如何检查自己？测试代码:csv_text="""\Title,Yea
我试图在系列上设置一些值，但它会自动舍入为整数，我应该怎么做才能防止这种情况发生？from__future__importdivisionimportpandasaspdIn[100]:series=pd.Series(range(20))In[101]:series[10]Out[101]:10In[102]:series[10]=0.05In[103]:series[10]Out[103]:0In[104]:series[10]=2.5In[105]:series[10]Out[105]:2In[106]:series[10]=float(2.5)In[107]:series[10
假设我想要一个函数来更改DataFrame给定行号中命名列的值。一种选择是找到列的位置并使用iloc，就像这样:defChangeValue(df,rowNumber,fieldName,newValue):columnNumber=df.columns.get_loc(fieldName)df.iloc[rowNumber,columnNumber]=newValue但我想知道是否有一种方法可以一次性使用iloc和loc的魔力，而跳过手动转换。有什么想法吗？ 最佳答案 我建议将iloc与Index.get_loc方法结合使用。例如
我有一个力-位移数据的DataFrame。位移数组已设置为DataFrame索引，列是我针对不同测试的各种力曲线。如何计算完成的功(即“曲线下的面积”)？我看了numpy.trapz这似乎可以满足我的需要，但我认为我可以避免像这样循环遍历每一列:importnumpyasnpimportpandasaspdforces=pd.read_csv(...)work_done={}forcolinforces.columns:work_done[col]=np.trapz(forces.loc[col],forces.index))我希望创建一个新的曲线下区域的DataFrame而不是dic
这听起来像是一个非常宽泛的问题，但如果您让我描述一些细节，我可以向您保证它非常具体。以及令人沮丧、沮丧和愤怒。下图描述了一次苏格兰选举，基于plot.ly中的代码:plotly1:数据集1:data=[['Source','Target','Value','Color','Node,Label','LinkColor'],[0,5,20,'#F27420','Remain+No–28','rgba(253,227,212,0.5)'],[0,6,3,'#4994CE','Leave+No–16','rgba(242,116,32,1)'],[0,7,5,'#FABC13','Remai
如果函数或方法返回PandasDataFrame，您如何记录列名和列类型？有没有办法在Python的内置类型注释中执行此操作，还是您只使用文档字符串？如果您只使用文档字符串，您如何格式化它们以尽可能简洁？ 最佳答案 文档字符串格式我使用numpydocstring公约作为基础。如果函数的输入参数或返回参数是具有预定列的pandas数据框，那么我将添加一个reStructuredText样式table带有参数描述的列描述。例如:defrandom_dataframe(no_rows):"""Returndataframewithran
我很难过滤pandas中的groupby项。我想做selectemail,count(1)ascntfromcustomersgroupbyemailhavingcount(email)>1orderbycntdesc我做到了customers.groupby('Email')['CustomerID'].size()它正确地给出了电子邮件列表及其各自的计数，但我无法实现havingcount(email)>1部分。email_cnt[email_cnt.size>1]返回1email_cnt=customers.groupby('Email')email_dup=email_cnt.
我在以下形式的pandas中有一个数据框:timestampslight72004-02-2800:58:45150.88262004-02-2800:59:45143.52342004-02-2801:00:45150.88422004-02-2801:01:15150.88592004-02-2801:02:15150.88这里注意索引不是timestamps列。但我想重新采样(或以某种方式对数据进行分类)以反射(reflect)每分钟、每小时、每天等光柱的平均值。我研究了pandas提供的resample方法，它需要数据帧具有该方法工作的数据时间索引(除非我误解了这一点)。所以我
