初学者问题。这看起来应该是一个简单的操作，但我无法从阅读文档中弄清楚。我有一个具有这种结构的df:|integer_id|int_field_1|int_field_2|integer_id列不唯一，所以我想按integer_id对df进行分组并对两个字段求和。等效的SQL是:SELECTinteger_id,SUM(int_field_1),SUM(int_field_2)FROMtblGROUPBYinteger_id关于最简单的方法有什么建议吗？编辑:包括输入/输出Input:integer_idint_field_1int_field_2265636362656363697
数据:https://courses.edx.org/c4x/MITx/15.071x_2/asset/NBA_train.csv我知道如何使用statsmodels.formula.api将这些数据拟合到多元线性回归模型中:importpandasaspdNBA=pd.read_csv("NBA_train.csv")importstatsmodels.formula.apiassmfmodel=smf.ols(formula="W~PTS+oppPTS",data=NBA).fit()model.summary()但是，我发现这种类似R的公式表示法很笨拙，我想使用通常的pandas
我没有在别处找到答案，所以我需要问一下。可能是因为我不知道如何正确命名它。(英语不是我的母语)我有大型日期时间数据框。时间在这里很重要。df中的一列具有值[Nan,1,-1]。我需要执行快速计算以在值发生变化时重置累计和。例子。Timesigndesire_value2014-01-2405:00:00NanNan2014-01-2406:00:00NanNan2014-01-2407:00:00NanNan2014-01-2408:00:00112014-01-2409:00:00122014-01-2410:00:00132014-01-2411:00:00-112014-01-2
我已经修复了导致DataError的错误，但我终其一生都无法弄清楚如何明确地捕获它:try:df["mycolumn"]=df.baddata+df.morebaddataexceptDataError:print"CaughtError!"给出:NameError:name'DataError'isnotdefined然后我尝试了pd.core.frame.DataError并收到了一个AttributeError。我也尝试使用谷歌搜索，但找不到pandas错误类型列表。DataError的正确路径是什么？ 最佳答案 对于Pand
我在Python2.7中有以下PandasDataframe。代码:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,6),columns=list('ABCDEF'))df.insert(0,'Category',['A','C','D','D','B','E','F','F','G','H'])printdf.groupby('Category').std()这是df:CategoryABCDEFA0.5002000.7910390.4980830.3603200.9659920.537068C0.29
有没有一种好方法可以找到pandas数据框中每一行中非零值的列索引集？我必须逐行遍历数据框吗？例如数据框是c1c2c3c4c5c6c7c8c91100000001000000000100000001000000000100000000000000000211111021550010464301111510352412213640100000391010210预期的输出是['c1','c2']['c1']['c2']... 最佳答案 看来你必须逐行遍历DataFrame。cols=df.columnsbt=df.apply(lambd
Valtsyeardoyinterpolatregion_id2000-02-18NaN950832000200049NaN199872000-03-05NaN952214400200065NaN199872000-03-21NaN953596800200081NaN199872000-04-060.402539365954979200200097NaN199872000-04-220.540217469563616002000113NaN19987上面的数据框有一个日期时间索引。我像这样重新取样:df=df.resample('D')但是，此重采样会产生此数据框:tsyeardoyi
我有一个包含多个表的.csv文件。使用Pandas，从一个文件中获取两个DataFrameinventory和HPBladeSystemRack的最佳策略是什么？输入.csv如下所示:InventorySystemNameIPAddressSystemStatusdg-enc05Normaldg-enc05_vc_domainUnknowndg-enc05-oa1172.20.0.213NormalHPBladeSystemRackSystemNameRackNameEnclosureNamedg-enc05BU40dg-enc05-oa1BU40dg-enc05dg-enc05-oa
我有一个带有MultiIndex的DataFrame:#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspd#dataframewithdatesdates=pd.DataFrame()dates['2016']=pd.date_range(start='2016',periods=4,freq='60Min')dates['2017']=pd.date_range(start='2017',periods=4,freq='60Min')dates['2018']=pd.date_range(start='2018',periods=4,f
有什么方法可以使用lambda更改pandas数据框中的某些列名称，但不是全部？例如，假设此数据框包含名称为osx、centos、ubunto、windows的列。在此数据框中，我想用附加x的列名替换所有列名，因此在这种情况下，我可以通过以下方式重命名列名:df.rename(columns=lambdax:x+'x')但是，如果我想重命名ubunto以外的所有列名，我该怎么做呢？所以我要获取的是数据框，其名称为osxx、centosx、ubunto、windowsx。实际上，我的真实数据框有更多的列，所以我不喜欢使用通常的字典语法逐一写出，而是希望在可行的情况下依靠lambda函数。
