当我尝试绘制带有日期时间的pandasDataFrame列的切片时，我得到一个KeyError。有人知道是什么原因造成的吗？我设法在一个独立的小示例中重现了该错误(您也可以在此处查看:http://nbviewer.ipython.org/3714142/):importnumpyasnpfrompandasimportDataFrameimportdatetimefrompylabimport*test=DataFrame({'x':[datetime.datetime(2012,9,10)+datetime.timedelta(n)forninrange(10)],'y':rang
当我尝试绘制带有日期时间的pandasDataFrame列的切片时，我得到一个KeyError。有人知道是什么原因造成的吗？我设法在一个独立的小示例中重现了该错误(您也可以在此处查看:http://nbviewer.ipython.org/3714142/):importnumpyasnpfrompandasimportDataFrameimportdatetimefrompylabimport*test=DataFrame({'x':[datetime.datetime(2012,9,10)+datetime.timedelta(n)forninrange(10)],'y':rang
这是一个非常简单实用的问题。我觉得这一定是一个愚蠢的细节，应该有类似的问题。我没能找到他们。如果有人这样做，我会很乐意删除这个。我找到的最接近的是这些:pandas:iteratingoverDataFrameindexwithlocHowtoselectrowswithinapandasdataframebasedontimeonlywhenindexisdateandtime无论如何，我有一个日期时间索引的Pandas数据框，如下所示:In[81]:yOut[81]:PETR4CSNA3VALE52008-01-010.00.00.02008-01-021.01.01.02008-
这是一个非常简单实用的问题。我觉得这一定是一个愚蠢的细节，应该有类似的问题。我没能找到他们。如果有人这样做，我会很乐意删除这个。我找到的最接近的是这些:pandas:iteratingoverDataFrameindexwithlocHowtoselectrowswithinapandasdataframebasedontimeonlywhenindexisdateandtime无论如何，我有一个日期时间索引的Pandas数据框，如下所示:In[81]:yOut[81]:PETR4CSNA3VALE52008-01-010.00.00.02008-01-021.01.01.02008-
我看过Sklearnstratifiedsamplingdocs以及pandasdocs还有StratifiedsamplesfromPandas和sklearnstratifiedsamplingbasedonacolumn但他们没有解决这个问题。我正在寻找一种快速的pandas/sklearn/numpy方法来从数据集中生成大小为n的分层样本。但是，对于小于指定采样数的行，它应该取所有条目。具体例子:谢谢!:) 最佳答案 在将数字传递给样本时使用min。考虑数据框dfdf=pd.DataFrame(dict(A=[1,1,1,2
我看过Sklearnstratifiedsamplingdocs以及pandasdocs还有StratifiedsamplesfromPandas和sklearnstratifiedsamplingbasedonacolumn但他们没有解决这个问题。我正在寻找一种快速的pandas/sklearn/numpy方法来从数据集中生成大小为n的分层样本。但是，对于小于指定采样数的行，它应该取所有条目。具体例子:谢谢!:) 最佳答案 在将数字传递给样本时使用min。考虑数据框dfdf=pd.DataFrame(dict(A=[1,1,1,2
我目前想出了一些变通方法来计算pandasDataFrame中缺失值的数量。这些都很丑，我想知道是否有更好的方法。让我们创建一个示例DataFrame:fromnumpy.randomimportrandndf=pd.DataFrame(randn(5,3),index=['a','c','e','f','h'],columns=['one','two','three'])df=df.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h'])我目前拥有的是a)计数缺失值的单元格:>>>sum(df.isnull().values.ravel())9b)计算某处
我目前想出了一些变通方法来计算pandasDataFrame中缺失值的数量。这些都很丑，我想知道是否有更好的方法。让我们创建一个示例DataFrame:fromnumpy.randomimportrandndf=pd.DataFrame(randn(5,3),index=['a','c','e','f','h'],columns=['one','two','three'])df=df.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h'])我目前拥有的是a)计数缺失值的单元格:>>>sum(df.isnull().values.ravel())9b)计算某处
我这样做是为了让分类变量编号>>>df=pd.DataFrame({'x':['good','bad','good','great']},dtype='category')x0good1bad2good3great如何获取原始值和新值之间的映射关系？ 最佳答案 方法一您可以通过枚举创建字典映射(类似于通过从列表索引创建字典键从列表创建字典):dict(enumerate(df['x'].cat.categories))#{0:'bad',1:'good',2:'great'}方法二或者，您可以在每行中映射值和代码:dict(zip(
我这样做是为了让分类变量编号>>>df=pd.DataFrame({'x':['good','bad','good','great']},dtype='category')x0good1bad2good3great如何获取原始值和新值之间的映射关系？ 最佳答案 方法一您可以通过枚举创建字典映射(类似于通过从列表索引创建字典键从列表创建字典):dict(enumerate(df['x'].cat.categories))#{0:'bad',1:'good',2:'great'}方法二或者，您可以在每行中映射值和代码:dict(zip(
