假设我有一个DataFrame，我想在其上计算两列之间的滚动或扩展Pearson相关性importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasstdf=pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000),'y':np.random.rand(10000)})借助内置的pandas功能，计算速度非常快expanding_corr=df['x'].expanding(50).corr(df['y'])rolling_corr=df['x'].rolling(50).corr(df['y'])但是，如果我希望获得与这些相
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
我正在努力完成一项本应很简单的任务，但它并没有像我想象的那样工作。我有两个带有多索引和列的数字数据框A和B:A=ABCDX1AX1BX1CX1DX12AX2BX2CX2DX23AX3BX3CX3DX3Y1AY1BY1CY1DY12AY2BY2CY2DY23AY3BY3CY3DY3B=ABCDX1aAX1aBX1aCX1aDX1abAX1bBX1bCX1bDX1bcAX1cBX1cCX1cDX1c2aAX2aBX2aCX2aDX2abAX2bBX2bCX2bDX2bcAX2cBX2cCX2cDX2c3aAX3aBX3aCX3aDX3abAX3bBX3bCX3bDX3bcAX3cBX3cC
我正在努力完成一项本应很简单的任务，但它并没有像我想象的那样工作。我有两个带有多索引和列的数字数据框A和B:A=ABCDX1AX1BX1CX1DX12AX2BX2CX2DX23AX3BX3CX3DX3Y1AY1BY1CY1DY12AY2BY2CY2DY23AY3BY3CY3DY3B=ABCDX1aAX1aBX1aCX1aDX1abAX1bBX1bCX1bDX1bcAX1cBX1cCX1cDX1c2aAX2aBX2aCX2aDX2abAX2bBX2bCX2bDX2bcAX2cBX2cCX2cDX2c3aAX3aBX3aCX3aDX3abAX3bBX3bCX3bDX3bcAX3cBX3cC
使用Pandas，使用Panel和MultiIndexDataFrame的原因是什么？我个人发现两者在访问不同维度/级别的难易程度方面存在显着差异，但这可能只是我对一个界面比另一个界面更熟悉。不过，我认为存在更多实质性差异。 最佳答案 在我的实践中，最明显、最容易看出的区别是面板需要在每个维度上都是同质的。如果您将Panel视为一堆Dataframes，则无法通过堆叠不同大小或具有不同索引/列的Dataframes来创建它。您确实可以使用multiindex处理更多非同质类型的数据。因此必须根据您的数据的组织方式做出第一个选择。
使用Pandas，使用Panel和MultiIndexDataFrame的原因是什么？我个人发现两者在访问不同维度/级别的难易程度方面存在显着差异，但这可能只是我对一个界面比另一个界面更熟悉。不过，我认为存在更多实质性差异。 最佳答案 在我的实践中，最明显、最容易看出的区别是面板需要在每个维度上都是同质的。如果您将Panel视为一堆Dataframes，则无法通过堆叠不同大小或具有不同索引/列的Dataframes来创建它。您确实可以使用multiindex处理更多非同质类型的数据。因此必须根据您的数据的组织方式做出第一个选择。
我有一个名为data的pandas数据框，我想删除任何列中包含字符串的所有行。例如，下面我们看到“gdp”列在索引3处有一个字符串，在索引1处有一个“cap”。data=ygdpcap0125123ab287233bc746775483...我一直在尝试使用类似于此脚本的东西，因为我无法提前知道exp_list中包含的内容。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误:“DataFrame”对象没有属性“var_name”。我也不知道提前的字符串是什么，所以无论如何也可以概括它吗？exp_list=['gdp','cap']forvar_nameinexp_list:data
我有一个名为data的pandas数据框，我想删除任何列中包含字符串的所有行。例如，下面我们看到“gdp”列在索引3处有一个字符串，在索引1处有一个“cap”。data=ygdpcap0125123ab287233bc746775483...我一直在尝试使用类似于此脚本的东西，因为我无法提前知道exp_list中包含的内容。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误:“DataFrame”对象没有属性“var_name”。我也不知道提前的字符串是什么，所以无论如何也可以概括它吗？exp_list=['gdp','cap']forvar_nameinexp_list:data
我正在尝试从深度嵌套的JSON字符串创建单个PandasDataFrame对象。JSON模式是:{"intervals":[{pivots:"JaneSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"interval_id":1,"p_value":1.1162791357932633e-8},{"interval_id":2,"p_value":0.0000028675012051504467}],},{"pivots":"BobSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"inter
