我有一个带有日志数据的pandasDataFrame:hostservice0this.commail1this.commail2this.comweb3that.commail4other.netmail5other.netweb6other.netweb我想在每台主机上找到错误最多的服务:hostserviceno0this.commail21that.commail12other.netweb2我找到的唯一解决方案是按主机和服务分组，然后迭代超过索引的0级。谁能推荐一个更好、更短的版本？没有迭代？df=df_logfile.groupby(['host','service']).
我有以下数据框:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'Cat':['A','A','A','B','B','A','B'],'Vals':[1,2,3,4,5,np.nan,np.nan]})CatVals0A11A22A33B44B55ANaN6BNaN我希望索引5和6填充基于“Cat”列的“Vals”的条件均值，即2和4.5下面的代码工作正常:means=df.groupby('Cat').Vals.mean()foriindf[df.Vals.isnull()].index:df.loc[i,'Vals']=m
来自具有数值和标称数据的数据框:>>>frompandasimportpd>>>d={'m':{0:'M1',1:'M2',2:'M7',3:'M1',4:'M2',5:'M1'},'qj':{0:'q23',1:'q4',2:'q9',3:'q23',4:'q23',5:'q9'},'Budget':{0:39,1:15,2:13,3:53,4:82,5:70}}>>>df=pd.DataFrame.from_dict(d)>>>dfBudgetmqj039M1q23115M2q4213M7q9353M1q23482M2q23570M1q9get_dummies将分类变量转换为虚拟/
我需要将存储在pandas.DataFrame中的数据转换为字节字符串，其中每一列都可以有一个单独的数据类型(整数或float)。这是一组简单的数据:df=pd.DataFrame([10,15,20],dtype='u1',columns=['a'])df['b']=np.array([np.iinfo('u8').max,230498234019,32094812309],dtype='u8')df['c']=np.array([1.324e10,3.14159,234.1341],dtype='f8')df看起来像这样:abc010184467440737095516151.32
我正在尝试计算一个新列，其中包含几个组中每个组的最大值。我有Stata背景，所以我知道Stata代码应该是这样的:bygroup,sort:egenmax=max(odds)例如:data={'group':['A','A','B','B'],'odds':[85,75,60,65]}然后我希望它看起来像:groupoddsmaxA8585A7585B6065B6565最终我试图形成一个采用1/(max-min)*odds的列，其中max和min是每个团体。 最佳答案 使用groupby+transform:df['max']=df
我有一个看起来像这样的PandasDataFrame:df=pd.DataFrame({'col1':{0:'a',1:'b',2:'c'},'col2':{0:1,1:3,2:5},'col3':{0:2,1:4,2:6},'col4':{0:3,1:6,2:2},'col5':{0:7,1:2,2:3},'col6':{0:2,1:9,2:5},})df.columns=[list('AAAAAA'),list('BBCCDD'),list('EFGHIJ')]ABCDEFGHIJ0a123721b346292c56235我基本上只想melt数据框，以便每个列级别成为一个新列。换句
我使用pandas创建了一个时间序列图，如下所示:importnumpyasnpimportpandasaspdrng=pd.date_range('2016-01-01',periods=60,freq='D')ts=pd.Series(np.random.randn(len(rng)),index=rng)ax=ts.plot()ax.axhline(y=ts.mean(),xmin=-1,xmax=1,color='r',linestyle='--',lw=2)我想使用二月份的数据在均值水平上添加另一条水平线。平均值只是ts.loc['2016-02']，但我如何在该级别添加一条
我有一个用户定义的函数，它使用pymysql连接到mysql数据库，然后查询数据库并将结果读入Pandas数据帧。importpandasaspdimportpymysqlimportgetpassdefmyGetData(myQuery):myServer='xxx.xxx.xxx.xxx'myUser=input("EnterMySQLdatabaseusername:")myPwd=getpass.getpass("Enterpassword:")myConnection=pymysql.connect(host=myServer,user=myUser,password=myP
我有以下Pandas数据框:importpandasaspddata={'one':pd.Series([1.],index=['a']),'two':pd.Series([1.,2.],index=['a','b']),'three':pd.Series([1.,2.,3.,4.],index=['a','b','c','d'])}df=pd.DataFrame(data)df=df[["one","two","three"]]onetwothreea1.01.01.0bNaN2.02.0cNaNNaN3.0dNaNNaN4.0我知道如何按列向上/向下移动元素，例如df.two=df
DataFrame索引的默认dtype是int64，我想将其更改为int32。我尝试用pd.DataFrame.set_index改变它和int32的NumPy数组，也尝试使用dtype=np.int32创建新索引。它不起作用，总是返回int64的索引。有人可以展示一个工作代码来生成int32大小的Pandas索引吗？我使用的是condaPandasv0.20.1。 最佳答案 不确定这在实践中是否值得做，但以下应该可行:classInt32Index(pd.Int64Index):_default_dtype=np.int32@pr
