我需要一个以秒为单位的日期时间列，到处都是(includingthedocs)说我应该使用Series.dt.total_seconds()但它找不到函数。我假设我有一些错误的版本，但我没有...pipfreeze|greppandaspandas==0.20.3python--versionPython3.5.3这一切都在一个virtualenv中，它已经运行了很长时间而没有错误，其他Series.dt函数也可以运行。这是代码:frompandasimportSeriesfromdatetimeimportdatetimes=Series([datetime.now()for_inr
有一个scipy.signal.argrelextrema与ndarray一起使用的函数，但是当我尝试在pandas.Series上使用它时，它返回错误。将它与pandas一起使用的正确方法是什么？importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.signalimportargrelextremas=pd.Series(randn(10),range(10))sargrelextrema(s,np.greater)-----------------------------------------------------------------------
我正在运行一个变量为pandas.core.series.Series类型的函数。typeoftheseriesshownbelow.product_id_y1159730count1Name:6159402,dtype:object我想把它转换成一个数据框，这样，我得到product_id_ycount11597301我试过这样做:series1=series1.to_frame()结果不对转换为dataframe之后6159402product_id_y1159730count1在重置索引后，我series1=series1.reset_index()index61594020pr
我有一个看起来像这样的pandas.DataFrame。COL1COL2COL3C1NoneNoneC1C2NoneC1C1NoneC1C2C3对于此数据框中的每一行，我想计算每个C1、C2、C3的出现次数，并将此信息作为列附加到此数据框中。例如，第一行有1个C1、0个C2和0个C3。最终的数据框应该是这样的COL1COL2COL3C1C2C3C1NoneNone100C1C2None110C1C1None200C1C2C3111因此，我创建了一个以C1、C2和C3作为值的系列-topcount的一种方法是遍历DataFrame的行和列，然后遍历该系列并在匹配时递增计数器。但是是否有一
子模块不是隐式导入的，必须显式声明，但我正在显式调用pd.Series子模块，不是吗？无论如何，importpandasaspd难道不应该允许调用pd.Series吗？以下代码在iPython中完美运行，但在从脚本执行时失败。#!/usr/bin/env/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpcounts=pd.Series([632,1638,569,115],index=["Firmicutes","Proteobacteria","Actinobacteria","Bacteroidetes"])结果
我正在尝试获取我拥有的Series中第6项的索引。这是头部的样子:UnitedStates1.536434e+13China6.348609e+12Japan5.542208e+12Germany3.493025e+12France2.681725e+12为了获取第6个索引名称(排序后的第6个国家/地区)，我通常使用s.head(6)并从那里获取第6个索引。s.head(6)给我:UnitedStates1.536434e+13China6.348609e+12Japan5.542208e+12Germany3.493025e+12France2.681725e+12UnitedKin
我有一个数字Pandas系列，其中601行按日期索引，如下所示。值在某个点之前为零，之后所有值都不为零。这一点因每个系列而异，但我想要一种方法来删除所有值为零的行，同时保持日期索引的完整性。Name:users,dtype:float64dates2015-08-1714:29:59-04:00182015-08-1614:29:59-04:0032015-08-1514:29:59-04:00112015-08-1414:29:59-04:00122015-08-1314:29:59-04:0082015-08-1214:29:59-04:00102015-08-1114:29:59
我正在尝试将值附加到通过查找第n个和第nth+1个元素之间的差异获得的pandas系列:q=pd.Series([])whilei我得到的输出是:Series([],dtype:float64)为什么我没有得到一个包含所有附加值的数组？--附言这是一个数据科学问题，我必须通过搜索数据框来找到县最多的州。我使用一个州结束和下一个州开始的索引值(我用来查找差异的数组中的值)来确定该州有多少个县。如果有人知道如何比我上面更好地解决这个问题，请告诉我! 最佳答案 append方法不能就地工作。相反，它返回一个新的Series对象。所以应该是
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)],
我在使用if语句评估字典中的值时遇到问题。给定以下字典，这是我从数据框中导入的(以防万一):>>>pnl[company]29:ActiveCreditDateDebitStrikeType0102013-01-082.326521.15Put1002012-11-264080Put2002012-11-2640080Put我尝试评估以下语句以确定Active的最后一个值的值:ifpnl[company].tail(1)['Active']==1:print'yay'但是，我遇到了以下错误消息:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,ini
