我有两个独立的数据框，它们共享一个项目编号。在type_df中，项目号是索引。在time_df中，项目编号是一列。我想计算type_df中ProjectType为2的行数。我正在尝试使用pandas.merge()来做到这一点。它在使用两列时效果很好，但不是索引。我不确定如何引用索引以及merge是否是正确的方法。importpandasaspdtype_df=pd.DataFrame(data=[['Type1'],['Type2']],columns=['ProjectType'],index=['Project2','Project1'])time_df=pd.DataFrame
我有两个独立的数据框，它们共享一个项目编号。在type_df中，项目号是索引。在time_df中，项目编号是一列。我想计算type_df中ProjectType为2的行数。我正在尝试使用pandas.merge()来做到这一点。它在使用两列时效果很好，但不是索引。我不确定如何引用索引以及merge是否是正确的方法。importpandasaspdtype_df=pd.DataFrame(data=[['Type1'],['Type2']],columns=['ProjectType'],index=['Project2','Project1'])time_df=pd.DataFrame
我想在我的交易时间序列中添加移动平均计算。来自Quandl的原始数据Exchange=Quandl.get("BUNDESBANK/BBEX3_D_SEK_USD_CA_AC_000",authtoken="xxxxxxx")#Value#Date#1989-01-026.10500#1989-01-036.07500#1989-01-046.10750#1989-01-056.15250#1989-01-096.25500#1989-01-106.24250#1989-01-116.26250#1989-01-126.23250#1989-01-136.27750#1989-01-1
我想在我的交易时间序列中添加移动平均计算。来自Quandl的原始数据Exchange=Quandl.get("BUNDESBANK/BBEX3_D_SEK_USD_CA_AC_000",authtoken="xxxxxxx")#Value#Date#1989-01-026.10500#1989-01-036.07500#1989-01-046.10750#1989-01-056.15250#1989-01-096.25500#1989-01-106.24250#1989-01-116.26250#1989-01-126.23250#1989-01-136.27750#1989-01-1
我有一个与此处发布的类似的问题:PandasDataFrame:removeunwantedpartsfromstringsinacolumn我需要从DataFrame的字符串中删除换行符。基本上，我已经使用python的json模块访问了一个api，这一切都很好。创建DataFrame也非常有效。但是，当我想最终将最终结果输出到csv时，我有点卡住了，因为在csv文件中存在创建错误的“新行”的换行符。所以基本上我正在尝试改变这个:'...这是一个段落。这是另一段......'进入这个:'...这是一个段落。这是另一段......'我不关心保留任何类型的'\n'或任何特殊符号用于分节符
我有一个与此处发布的类似的问题:PandasDataFrame:removeunwantedpartsfromstringsinacolumn我需要从DataFrame的字符串中删除换行符。基本上，我已经使用python的json模块访问了一个api，这一切都很好。创建DataFrame也非常有效。但是，当我想最终将最终结果输出到csv时，我有点卡住了，因为在csv文件中存在创建错误的“新行”的换行符。所以基本上我正在尝试改变这个:'...这是一个段落。这是另一段......'进入这个:'...这是一个段落。这是另一段......'我不关心保留任何类型的'\n'或任何特殊符号用于分节符
我想从我的“推文”列中删除停用词。如何迭代每一行和每一项？pos_tweets=[('Ilovethiscar','positive'),('Thisviewisamazing','positive'),('Ifeelgreatthismorning','positive'),('Iamsoexcitedabouttheconcert','positive'),('Heismybestfriend','positive')]test=pd.DataFrame(pos_tweets)test.columns=["tweet","class"]test["tweet"]=test["twe
我想从我的“推文”列中删除停用词。如何迭代每一行和每一项？pos_tweets=[('Ilovethiscar','positive'),('Thisviewisamazing','positive'),('Ifeelgreatthismorning','positive'),('Iamsoexcitedabouttheconcert','positive'),('Heismybestfriend','positive')]test=pd.DataFrame(pos_tweets)test.columns=["tweet","class"]test["tweet"]=test["twe
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
