我无法理解PeriodIndex和DateTimeIndex之间的区别，以及何时使用它们。特别是，对我来说，使用Periods似乎总是比使用Timestamps更自然，但最近我发现Timestamps似乎提供了相同的索引功能，可以与timegrouper一起使用，并且还可以更好地与Matplotlib的日期功能一起使用。所以我想知道是否有充分的理由使用Periods(PeriodIndex)？ 最佳答案 周期可用于检查特定事件是否在特定周期内发生。基本上，Period代表一个时间间隔，而Timestamp代表一个时间点。#Forex

我在一个文件夹中有多个csv文件，我想在一个数据框中全部打开它们并插入一个具有相关文件名的新列。到目前为止，我编写了以下代码:importpandasaspdimportglob,osdf=pd.concat(map(pd.read_csv,glob.glob(os.path.join('path/*.csv'))))df['filename']=os.path.basename(csv)df这给了我想要的数据框，但在新的“文件名”列中，它只列出了文件夹中每一行的最后一个文件名。我正在寻找每一行以其关联的csv文件填充。不仅仅是文件夹中的最后一个文件。非常感谢对这位新手的任何帮助。

我正在将一个巨大的csv(18GB)加载到内存中，并注意到R和Python之间存在很大差异。这是在AWSec2r4.8xlargewhichhas244Gbofmemory上.显然这是一个极端的例子，但这个原则也适用于真机上的小文件。使用pd.read_csv时，我的文件需要大约30分钟才能加载并占用174Gb内存。基本上太多了，以至于我无法用它做任何事情。相比之下，data.table包中R的fread()耗时约7分钟，内存仅为约55Gb。为什么pandas对象比data.table对象占用内存多？此外，为什么pandas对象基本上比磁盘上的文本文件大将近10倍？首先，.csv并不是

我刚刚发现了pandas数据帧的assign方法，它看起来不错并且与R中dplyr的mutate非常相似。但是，我总是通过“即时”初始化一个新列。assign更好的原因是什么？例如(基于pandas文档中的示例)，要在数据框中创建一个新列，我可以这样做:df=DataFrame({'A':range(1,11),'B':np.random.randn(10)})df['ln_A']=np.log(df['A'])但是pandas.DataFrame.assign文档建议这样做:df.assign(ln_A=lambdax:np.log(x.A))#ornewcol=np.log(df[

这个问题在这里已经有了答案:Performantcartesianproduct(CROSSJOIN)withpandas(5个答案)关闭4年前。假设我有两个表:表1:col1col20123表2:col3col45678在SQL中，如果我做了如下语句:Select*FromTable1,Table2;我希望得到一个包含两个表的所有组合的表:col1col2col3col40156017823562378有没有办法对pandas中的两个数据框做同样的事情？

假设我有一个DataFrame:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.arange(0,24).reshape((3,8)))df.columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['a1','a1','a2','a2','b1','b1','b2','b2'],['4th','5th','4th','5th','4th','5th','4th','5th']])print(df)输出:a1a2b1b24th5th4th5th4th5th4th5th001234567189101112131415216

我有这个数据框:dates=pd.date_range(start='2016-01-01',periods=20,freq='d')df=pd.DataFrame({'A':[1]*20+[2]*12+[3]*8,'B':np.concatenate((dates,dates)),'C':np.arange(40)})我按日期对数据框进行了排序:df.sort_values('B',inplace=True)我希望按日期做一个前向滚动总和。但是，我只能使用以下方法进行反向滚动求和:df.groupby('A').rolling(7,on='B',min_periods=0).C.su

我有一个表格，其中包含与文章相关的关键字，如下所示:article_idkeyword1A1B1C2A2B2D3E3F3D我需要一个数据透视表:ABCDEFA-21100B--1100C---000D----11E-----1F------这意味着，对(A,B)出现在两篇文章(#1和#2)中，对(A,C)只出现在一篇文章(#1)等最符合Pythonic的方法是什么？我尝试了Pandas数据透视表，但到目前为止没有成功。只是不知道如何连接关键字和文章ID。这个问题Createadjacencymatrixfortwocolumnsinpandasdataframe没有解决问题。

如何将pandas.DatetimeIndex转换为numpy.datetime64？我得到:>>>type(df.index.to_datetime())Out[56]:pandas.tseries.index.DatetimeIndexnumpy.array(datetimeindex,dtype=numpy.datetime64)安全吗？ 最佳答案 中的数据是datetime64dtype(准确地说是datetime64[ns])。只需获取索引的values属性即可。请注意，它将以纳秒为单位。

我是Python/Pandas的新手，正在努力从pd.Dataframe中提取正确的数据。我实际拥有的是一个包含3列的Dataframe:data=PositionLetterValue1aTRUE2fFALSE3cTRUE4dTRUE5kFALSE我想做的是将所有TRUE行放入一个新的Dataframe中，这样答案就是:answer=PositionLetterValue1aTRUE3cTRUE4dTRUE我知道您可以使用访问特定列data['Value']但如何提取所有TRUE行？感谢您的帮助和建议，亚历克斯 最佳答案 您可以测