我在pandas中有一个数据框，列名为“string_string”，我试图通过删除“_”和以下字符串来重命名它们。比如我想把“12527_AC9E5”改成“12527”。我尝试使用各种替换选项，并且可以替换字符串的特定部分(例如，我可以替换所有“_”)，但是当我引入通配符时，我没有达到预期的结果。下面是一些我认为可行但行不通的方法。如果我删除它们起作用的通配符(即，它们替换_)。df=df.rename(columns=lambdax:x.sub('_.+',''))df.columns=df.columns.str.replace('_.+','')感谢任何帮助
我正在通过pd.read_html从googlefinance抓取表格数据，然后通过df.to_excel()将该数据保存到excel，如下所示:dfs=pd.read_html('https://www.google.com/finance?q=NASDAQ%3AGOOGL&fstype=ii&ei=9YBMWIiaLo29e83Rr9AM',flavor='html5lib')xlWriter=pd.ExcelWriter(output.xlsx,engine='xlsxwriter')fori,dfinenumerate(dfs):df.to_excel(xlWriter,she
有没有办法将通过gz压缩的.csv文件读取到dask数据帧中？我直接用试过了importdask.dataframeasdddf=dd.read_csv("Data.gz")但得到一个unicode错误(可能是因为它正在解释压缩字节)有一个"compression"参数但是compression="gz"将不起作用并且到目前为止我找不到任何文档。使用pandas我可以直接读取文件，除了结果会破坏我的内存之外没有任何问题;-)但是如果我限制行数它工作正常。importpandas.Dataframeaspddf=pd.read_csv("Data.gz",ncols=100)
与在本地运行相比，我有一个计算在Dask/Distributedworker中运行得慢得多。我可以在不进行任何I/O的情况下重现它，因此我可以排除它与传输数据有关。以下代码是一个最小的复制示例:importtimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromdask.distributedimportClient,LocalClusterdefgen_data(N=5000000):"""Dummydatagenerator"""df=pd.DataFrame(index=range(N))forcinrange(10):df[str(c)]=np.rando
我可以使用is_monotonic方法检查pandas.DataFrame()的索引是否单调递增。但是，我想检查其中一个列值是否严格增加value(float/integer)？In[13]:my_df=pd.DataFrame([1,2,3,5,7,6,9])In[14]:my_dfOut[14]:001122335475669In[15]:my_df.index.is_monotonicOut[15]:True 最佳答案 Pandas0.19添加了公共(public)Series.is_monotonicAPI(以前，这仅在未记
我有一个Pandas面板，其中包含许多具有相同行/列标签的DataFrame。我想用DataFrames制作一个新面板，满足基于几列的特定条件。这对于数据框和行来说很容易:假设我有一个df，zHe_compare。我可以获得合适的行:zHe_compare[(zHe_compare['zHe_calc']>100)&(zHe_compare['zHe_med']>100)|((zHe_obs_lo_2s但是我该怎么做(伪代码，简化的bool值):good_results_panel=results_panel[all_dataframes[sum('zHe_calc'min_num]]
我有一些相当大的csv文件(~10gb)，想利用dask进行分析。但是，根据我设置要读入的dask对象的分区数，我的groupby结果会发生变化。我的理解是dask利用分区来获得核外处理的好处，但它仍会返回适当的groupby输出。情况似乎并非如此，我正在努力找出需要哪些替代设置。下面是一个小例子:df=pd.DataFrame({'A':np.arange(100),'B':np.random.randn(100),'C':np.random.randn(100),'Grp1':np.repeat([1,2],50),'Grp2':[3,4,5,6],25)})test_dd1=dd
来自具有数值和标称数据的数据框:>>>frompandasimportpd>>>d={'m':{0:'M1',1:'M2',2:'M7',3:'M1',4:'M2',5:'M1'},'qj':{0:'q23',1:'q4',2:'q9',3:'q23',4:'q23',5:'q9'},'Budget':{0:39,1:15,2:13,3:53,4:82,5:70}}>>>df=pd.DataFrame.from_dict(d)>>>dfBudgetmqj039M1q23115M2q4213M7q9353M1q23482M2q23570M1q9get_dummies将分类变量转换为虚拟/
问题:我试图掌握monkeypatching的概念并同时制作一个功能来制作完美的时间序列图。如何在pandas中包含以下matplotlib功能pandas.DataFrame.plot()？ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)问题末尾的完整代码详情:我认为df.plot()中的默认设置非常简洁，特别是如果您运行的JupyterNot
这是来自SubsettingDaskDataFrames的后续问题.我希望在将数据分批发送到ML算法之前从daskdataframe中打乱数据。该问题的答案是执行以下操作:forpartindf.repartition(npartitions=100).to_delayed():batch=part.compute()但是，即使我要打乱批处理的内容，我也有点担心它可能不理想。数据是时间序列集，因此数据点在每个分区内高度相关。我最理想的做法是:rand_idx=np.random.choice(len(df),batch_size,replace=False)batch=df.iloc[
