我在一个包中有一些csv文本数据，我想使用read_csv读取这些数据。我是这样做的frompkgutilimportget_datafromStringIOimportStringIOdata=read_csv(StringIO(get_data('package.subpackage','path/to/data.csv')))但是，StringIO.StringIO在Python3中消失了，io.StringIO只接受Unicode。有没有简单的方法来做到这一点？编辑:以下似乎不起作用importpandasaspdimportpkgutilfromioimportStringI
我在一个包中有一些csv文本数据，我想使用read_csv读取这些数据。我是这样做的frompkgutilimportget_datafromStringIOimportStringIOdata=read_csv(StringIO(get_data('package.subpackage','path/to/data.csv')))但是，StringIO.StringIO在Python3中消失了，io.StringIO只接受Unicode。有没有简单的方法来做到这一点？编辑:以下似乎不起作用importpandasaspdimportpkgutilfromioimportStringI
我希望能够计算PandasDataFrame中数据的描述性统计数据，但我只关心重复的条目。例如，假设我有由以下人员创建的DataFrame:importpandasaspddata={'key1':[1,2,3,1,2,3,2,2],'key2':[2,2,1,2,2,4,2,2],'data':[5,6,2,6,1,6,2,8]}frame=pd.DataFrame(data,columns=['key1','key2','data'])printframekey1key2data01251226231231264221534662227228如您所见，第0、1、3、4、6和7行都是
我希望能够计算PandasDataFrame中数据的描述性统计数据，但我只关心重复的条目。例如，假设我有由以下人员创建的DataFrame:importpandasaspddata={'key1':[1,2,3,1,2,3,2,2],'key2':[2,2,1,2,2,4,2,2],'data':[5,6,2,6,1,6,2,8]}frame=pd.DataFrame(data,columns=['key1','key2','data'])printframekey1key2data01251226231231264221534662227228如您所见，第0、1、3、4、6和7行都是
使用pandas.date_range(startdate,period=n,freq=f)函数，您可以创建一系列pandasTimestamp对象，其中freq可选参数表示范围内的频率(秒、分、小时、日...)。documentation没有提到预期传入的字面量，但是几分钟后你可以轻松找到大部分。's':第二个'min':分钟'H':小时'D':天'w':周'm':月但是，“y”、“Y”、“yr”等都不会创建以年份为频率的日期。有谁知道要传递什么，或者是否有可能？ 最佳答案 到年初或年底的年度索引频率为freq='A'对于年终频率
使用pandas.date_range(startdate,period=n,freq=f)函数，您可以创建一系列pandasTimestamp对象，其中freq可选参数表示范围内的频率(秒、分、小时、日...)。documentation没有提到预期传入的字面量，但是几分钟后你可以轻松找到大部分。's':第二个'min':分钟'H':小时'D':天'w':周'm':月但是，“y”、“Y”、“yr”等都不会创建以年份为频率的日期。有谁知道要传递什么，或者是否有可能？ 最佳答案 到年初或年底的年度索引频率为freq='A'对于年终频率
我知道这个问题一定在某个地方得到了回答，但我就是找不到。问题:groupby操作后对每组进行采样。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[1,1,1,0,0,0,0]})grouped=df.groupby('b')#nowsamplefromeachgroup,e.g.,Iwant30%ofeachgroup 最佳答案 应用lambda并调用sample带参数frac:In[2]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'
我知道这个问题一定在某个地方得到了回答，但我就是找不到。问题:groupby操作后对每组进行采样。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[1,1,1,0,0,0,0]})grouped=df.groupby('b')#nowsamplefromeachgroup,e.g.,Iwant30%ofeachgroup 最佳答案 应用lambda并调用sample带参数frac:In[2]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
