我是第一次使用PythonPandas。我有5分钟的csv格式滞后流量数据:...2015-01-0408:29:05,2712382015-01-0408:34:05,3292852015-01-0408:39:05,-12015-01-0408:44:05,2602602015-01-0408:49:05,263711...有几个问题:对于某些时间戳，缺少数据(-1)缺少条目(也是连续2/3小时)观察的频率不是正好5分钟，但实际上偶尔会损失几秒我想获得一个规则的时间序列，因此每(恰好)5分钟输入一次(并且没有遗漏值)。我已经成功地使用以下代码对时间序列进行了插值，以使用此代码近似于
我正在分析一个与以下示例形状相似的数据集。我有两种不同类型的数据(abc数据和xyz数据):abc1abc2abc3xyz1xyz2xyz301222121211211222122231211114112121我想创建一个函数，为数据框中存在的每个abc列添加一个分类列。使用列名列表和类别映射字典，我能够得到我想要的结果。abc_columns=['abc1','abc2','abc3']xyz_columns=['xyz1','xyz2','xyz3']abc_category_columns=['abc1_category','abc2_category','abc3_catego
我正在分析一个与以下示例形状相似的数据集。我有两种不同类型的数据(abc数据和xyz数据):abc1abc2abc3xyz1xyz2xyz301222121211211222122231211114112121我想创建一个函数，为数据框中存在的每个abc列添加一个分类列。使用列名列表和类别映射字典，我能够得到我想要的结果。abc_columns=['abc1','abc2','abc3']xyz_columns=['xyz1','xyz2','xyz3']abc_category_columns=['abc1_category','abc2_category','abc3_catego
我想按年份创建排名(因此在2012年，经理B是1。在2011年，经理B又是1)。我在pandasrank函数上挣扎了一段时间，不想求助于for循环。s=pd.DataFrame([['2012','A',3],['2012','B',8],['2011','A',20],['2011','B',30]],columns=['Year','Manager','Return'])Out[1]:YearManagerReturn02012A312012B822011A2032011B30我遇到的问题是附加代码(之前认为这不相关):s=pd.DataFrame([['2012','A',3],
我想按年份创建排名(因此在2012年，经理B是1。在2011年，经理B又是1)。我在pandasrank函数上挣扎了一段时间，不想求助于for循环。s=pd.DataFrame([['2012','A',3],['2012','B',8],['2011','A',20],['2011','B',30]],columns=['Year','Manager','Return'])Out[1]:YearManagerReturn02012A312012B822011A2032011B30我遇到的问题是附加代码(之前认为这不相关):s=pd.DataFrame([['2012','A',3],
这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭3年前。我一直在读这个link关于“返回View与副本”。我不太了解Pandas中的链式赋值概念是如何工作的，以及如何使用.ix()、.iloc()或.loc()影响它。我收到以下代码行的SettingWithCopyWarning警告，其中data是Panda数据框，amount是一列(系列)该数据框中的名称:data['amount']=data['amount'].astype(float)data["amount"].fillna(data.gro
这个问题在这里已经有了答案:HowtodealwithSettingWithCopyWarninginPandas(20个答案)关闭3年前。我一直在读这个link关于“返回View与副本”。我不太了解Pandas中的链式赋值概念是如何工作的，以及如何使用.ix()、.iloc()或.loc()影响它。我收到以下代码行的SettingWithCopyWarning警告，其中data是Panda数据框，amount是一列(系列)该数据框中的名称:data['amount']=data['amount'].astype(float)data["amount"].fillna(data.gro
我有一个数据文件apples.csv，其标题如下:"id","str1","str2","str3","num1","num2"我用pandas将它读入数据框:apples=pd.read_csv('apples.csv',delimiter=",",sep=r"\s+")然后我对它做了一些事情，但忽略了它(我已经把它全部注释掉了，但我的整体问题仍然存在，所以说的事情在这里无关紧要)。然后我把它保存出来:apples.to_csv('bananas.csv',columns=["id","str1","str2","str3","num1","num2"])现在，查看bananas.c
我有一个数据文件apples.csv，其标题如下:"id","str1","str2","str3","num1","num2"我用pandas将它读入数据框:apples=pd.read_csv('apples.csv',delimiter=",",sep=r"\s+")然后我对它做了一些事情，但忽略了它(我已经把它全部注释掉了，但我的整体问题仍然存在，所以说的事情在这里无关紧要)。然后我把它保存出来:apples.to_csv('bananas.csv',columns=["id","str1","str2","str3","num1","num2"])现在，查看bananas.c
我正在尝试将StringIO和BytesIO与pandas混合使用，并努力解决一些基本问题。例如，我无法让下面的“output”工作，而下面的“output2”可以工作。但是“输出”更接近我正在尝试做的真实世界的例子。“output2”中的方法来自一个旧的pandas示例，但对我来说并不是一个真正有用的方法。importio#noteforpython3only#inpython2needtoimportStringIOoutput=io.StringIO()output.write('x,y\n')output.write('1,2\n')output2=io.StringIO(""
