我正在读取德语日期格式的csv文件。似乎它在这篇文章中工作正常:PickingdatesfromanimportedCSVwithpandas/python但是，就我而言，日期似乎无法识别。我在测试文件中找不到任何错误的字符串。importpandasaspdimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportstylefrompandasimportDataFramestyle.use('ggplot')df=pd.read_csv('testdata.csv',dayfirs

这个问题在这里已经有了答案:Fastpunctuationremovalwithpandas(4个答案)关闭4年前。我是python的新手，所以这可能是一个非常基本的问题。我正在尝试使用lambda删除pandas数据框中每一行的标点符号。我使用了以下内容，但收到错误消息。我试图避免将df转换为列表，然后将清理后的结果附加到新列表中，然后再将其转换回df。如有任何建议，我们将不胜感激!importstringdf['cleaned']=df['old'].apply(lambdax:x.replace(c,'')forcinstring.punctuation)

我在pandas中有一个数据框，列名为“string_string”，我试图通过删除“_”和以下字符串来重命名它们。比如我想把“12527_AC9E5”改成“12527”。我尝试使用各种替换选项，并且可以替换字符串的特定部分(例如，我可以替换所有“_”)，但是当我引入通配符时，我没有达到预期的结果。下面是一些我认为可行但行不通的方法。如果我删除它们起作用的通配符(即，它们替换_)。df=df.rename(columns=lambdax:x.sub('_.+',''))df.columns=df.columns.str.replace('_.+','')感谢任何帮助

这个问题在这里已经有了答案:Performantcartesianproduct(CROSSJOIN)withpandas(5个答案)关闭3年前。我找不到任何关于交叉连接的信息，包括合并/连接或其他一些。我需要使用{myfunction}作为myfunc处理两个数据框。相当于:{foritemAindf1.iterrows():foritemBindf2.iterrows():t["A"]=myfunc(itemA[1]["A"],itemB[1]["A"])}相当于:{selectmyfunc(df1.A,df2.A),df1.A,df2.Afromdf1,df2;}但我需要更有效的

我想计算评级列中评级('A','B','C')的条件概率。companymodelratingtype0fordmustangAcoupe1chevycamaroBcoupe2fordfiestaCsedan3fordfocusAsedan4fordtaurusBsedan5toyotacamryBsedan输出:Prob(rating=A)=0.333333Prob(rating=B)=0.500000Prob(rating=C)=0.166667Prob(type=coupe|rating=A)=0.500000Prob(type=sedan|rating=A)=0.500000P

我最近开始使用pandas。谁能解释一下函数.corrwith()与Series和DataFrame的行为差异？假设我有一个DataFrame:frame=pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3],'b':[-1,-2,-3],'c':[10,-10,10]})我想计算特征“a”与所有其他特征之间的相关性。我可以通过以下方式做到这一点:frame.drop(labels='a',axis=1).corrwith(frame['a'])结果将是:b-1.0c0.0但是非常相似的代码:frame.drop(labels='a',axis=1).corrwith(fram

我正在尝试使用pandas函数read_sas从.sas7bdat格式的SAS中读取数据:importpandasaspddf=pd.read_sas('D:/input/houses.sas7bdat',format='sas7bdat')df.head()我在df数据框中有两种数据类型-float64和对象。我对float64数据类型完全满意，所以我可以随意将其转换为int、string等。问题出在对象数据类型上，我可以在这样包装的df数据框中看到:b'Text'或者像这样:b'12345'代替Text或12345我无法将其分别转换为字符串或整数或“普通”对象数据类型。此外，我无法

以下代码可以运行，但需要运行得更快。该字典有约25K个键，数据框为约3M行。有没有一种方法可以产生相同的结果，但使用运行速度更快的python代码？(如果没有多处理，处理速度会慢8倍)。miscdict={"isn't":'isnot',"aren't":'arenot',"wasn't":'wasnot',"snevada":'SierraNevada'}df=pd.DataFrame({"q1":["beerisok","beerisn'tok","beerwasn'tavailable","snevadaisgood"]})defparse_text(data):forkey,r

uidiidvaluid11155.523143.522143.527143.529143.5211143.5从上面的数据框中，我想删除第一列，即:uid122222并提取uidiidval1155.53143.52143.57143.59143.511143.5有人可以帮忙吗？ 最佳答案 您可以通过将group_keys=False传递给groupby来避免首先在索引中包含uiddf.groupby('uid',group_keys=False).apply(lambdax:x.tail(len(x)//5))uidiidval4

我需要为我的数据添加一些“噪音”，因此我想为我的pandas数据框中的每个单元格添加一个不同的随机数。这段代码有效，但似乎是非pythonic的。有没有更好的办法？importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(0.0,index=[1,2,3,4,5],columns=list('ABC'))printdfforx,lineindf.iterrows():forcolindf:line[col]=line[col]+(np.random.rand()-0.5)/1000.0printdf 最佳答案