我有一个包含大约10,000,000行的大型pandas数据框。每一个代表一个特征向量。特征向量以自然组的形式出现，组标签位于名为group_id的列中.我想随机抽样10%说行，但与每个行的数量成比例group_id.例如，如果group_id's是A,B,A,C,A,B那么我希望一半的采样行具有group_idA，六分之二有group_idB和六分之一有group_idC.我可以看到pandas函数sample但我不确定如何使用它来实现这个目标。 最佳答案 你可以使用groupby和samplesample_df=df.group
我有以下数据框:prisecTOMAB,CD,EFJACKXY,YZHARRYFGNICKKY,NY,SD,EF,FR我需要以下列名的输出(基于“sec”列中存在多少个分隔字段):prisecsec0sec1sec2sec3sec4TOMAB,CD,EFABCDEFNaNNaNJACKXY,YZXYYZNaNNaNNaNHARRYFGFGNaNNaNNaNNaNNICKKY,NY,SD,EF,FRKYNYSDEFER我能得到什么建议吗？ 最佳答案 使用join+split+add_prefix:df=df.join(df['sec'
我希望将数据框附加到excel此代码几乎可以正常工作。虽然它不是每次都追加。我运行它并将数据框放入excel中。但是每次我运行它时它都不会追加。我还听说openpyxl是CPU密集型的，但没有听说过很多workarounds.importpandasfromopenpyxlimportload_workbookbook=load_workbook('C:\\OCC.xlsx')writer=pandas.ExcelWriter('C:\\OCC.xlsx',engine='openpyxl')writer.book=bookwriter.sheets=dict((ws.title,ws
我不明白为什么在运行此代码时会出现错误KeyError:'[135113521353...135001350113502]notinindex':cv=KFold(n_splits=10)fortrain_index,test_indexincv.split(X):f_train_X,f_valid_X=X[train_index],X[test_index]f_train_y,f_valid_y=y[train_index],y[test_index]我使用X(一个Pandas数据框)来拆分Icv.split(X)。X.shapey.shapeOut:(13503,17)Out:(1
我有一个pandasDataFrame，我想根据我计划用作字典的另一个DataFrame重命名列。例如第一个DataFrame是:AAABBBCCCDDDindex1123425678和我想用作字典的第二个DataFrame:val1val2index1AAAA72BBBB03CCCC34DDDD1我想得到的结果如下:A7B0C3D1index1123425678最初我想将第一个DataFramereshape为长格式，然后与字典DataFrame合并，然后reshape回宽格式。但是我认为这是非常低效的，所以我想使用一种更有效的方法(如果存在的话)。非常感谢四位的帮助。
我有简单的数据框:importpandasaspdframe=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('abc'))例如:abc0-0.813530-1.2918621.3303201-1.0664750.6245041.69077021.330330-0.675750-1.12338930.400109-1.224936-1.704173然后我想创建包含来自“c”的值的“d”列(如果c为正数)。来自“b”的其他值。我正在尝试:frame['d']=frame.apply(lambdax:frame['c']ifframe['c']
我有存储在pandasDataFrame中的股票价格数据，如下所示(实际上它在面板中，但我将其转换为DataFrame)datetickerclosetsr02013-03-28abc22.811.00043912013-03-28def94.211.00694722013-03-28ghi95.841.01418032013-03-28jkl31.801.00000042013-03-28mno32.101.003125...manymorerows我想将它保存在Django模型中，它看起来像这样(与列名匹配):classHistoricalPrices(models.Model):
我有一个名为“df”的Pandas数据框，如下所示value2015-09-2703:58:301.02015-09-2703:59:301.02015-09-2704:00:301.02015-09-2704:01:301.0我只想抽出秒来得到这个value2015-09-2703:58:001.02015-09-2703:59:001.02015-09-2704:00:001.02015-09-2704:01:001.0我该怎么做？我试过类似的东西df.index.to_series().apply(datetime.replace(second=0,microsecond=0))
背景我有一个包含2级列和1级行的大数据框，我正在尝试按如下方式对其进行排序:0级:按字母顺序排列；级别1:自定义排序。例子importpandasaspddictionary={'A':{'M':[1,2,3,4,5],'L':[6,7,8,9,1],'F':[3,5,1,3,5]},'C':{'M':[2,3,4,5,6],'L':[7,8,9,1,2],'F':[0,1,6,3,5]},'B':{'M':[1,5,2,5,3],'L':[9,5,6,3,4],'F':[6,2,7,1,5]}}reform={(outerKey,innerKey):valuesforouterKey
我在Pandas中有以下数据框targetABC0catbridgecatbrush1brushdogcatshoe2bridgecatshoebridge如何测试df.target是否在任何列['A','B','C',etc.]中，其中有很多列要检查吗？我曾尝试将A、B和C合并成一个字符串以使用df.abcstring.str.contains(df.target)但这不起作用。 最佳答案 您可以使用drop,isin和any.droptarget列以使用您的A、B、C仅列检查值在目标列中并检查是否存在任何命中就是这样。df["e
