是否有可能为任何给定的索引生成一个对其值进行插值的序列。我有一个我希望规定的预定义插值方案，我宁愿调用者不自己应用插值，以避免任何可能的错误。classInterpolatedSeries(pd.Series):pass#magic?s=pd.Series([1,3],index=[1,3])i=InterpolatedSeries(s,forward='nearest',backward='nearest',middle='linear')调用者将收到i作为结果，他们现在可以请求任何值，我相信他们获得的值符合规定的插值方案。插值肯定不是可预先计算的(因为我们不知道他们会提前请求哪些点
我正在尝试查询MySql数据库表的一个子集，将结果提供给PandasDataFrame，更改一些数据，然后将更新的行写回同一个表。我的表大小约为1MM行，我要更改的行数将相对较小(df.to_sql(tablename,engine,if_exists='replace')不是一个可行的选择。是否有一种直接的方法来更新已更改的行，而无需遍历DataFrame中的每一行？我知道这个项目试图模拟“upsert”工作流程，但它似乎只完成了插入新的非重复行的任务，而不是更新现有行的部分内容:GitHubPandas-to_sql-upsert这是我试图在更大范围内完成的工作的框架:import
我正在尝试合并pandas中的一系列数据框。我有一个dfs列表，dfs和它们相应标签的列表labels我想将所有dfs合并到1df中，这样来自df的公共(public)标签从labels列表中的标签获取后缀。即:defmymerge(dfs,labels):labels_dict=dict([(d,l)ford,linzip(dfs,labels)])merged_df=reduce(lambdax,y:pandas.merge(x,y,suffixes=[labels_dict[x],labels_dict[y]]),dfs)returnmerged_df当我尝试这样做时，出现错误:
我可以用这个打开受密码保护的Excel文件:importsysimportwin32com.clientxlApp=win32com.client.Dispatch("Excel.Application")print"Excellibraryversion:",xlApp.Versionfilename,password=sys.argv[1:3]xlwb=xlApp.Workbooks.Open(filename,Password=password)#xlwb=xlApp.Workbooks.Open(filename)xlws=xlwb.Sheets(1)#countsfrom1,
目标我的目标是通过它们的公共(public)列(基因名称)合并两个DataFrame，这样我就可以对每个基因行的每个基因得分进行乘积。然后，我会对患者和细胞执行groupby并对每个细胞的所有分数求和。最终的数据框应该是这样的:patientcellPat_122RV112DU14515LN189Pat_222RV112DU14515LN189Pat_322RV112DU14515LN189最后一部分应该可以正常工作，但由于MemoryError，我无法对基因名称执行第一次合并。以下是每个DataFrame的片段。数据细胞=DescriptionNamelevel_200LOC1000
所以我有一个像这样的DataFrame:Nstart1108/01/20149:30:022108/01/201410:30:023208/01/201412:30:024308/01/20144:30:02我需要将每一行复制N次，每次都增加一个小时开始，如下所示:Nstart1108/01/20149:30:022108/01/201410:30:023208/01/201412:30:023208/01/201413:30:024308/01/20144:30:024308/01/20145:30:024308/01/20146:30:02我如何在pandas中做到这一点？
我有这个gzfile来自dati.istat.it:其中有一个csv文件(具有不同的名称)，我想将其直接加载到pandas数据框中。如果我使用7zip解压缩，我可以轻松加载此代码pd.read_csv("DCCV_OCCUPATIT_Data+FootnotesLegend_175b2401-3654-4673-9e60-b300989088bb.csv",sep="|",engine="python")如果不先用7zip解压，我该怎么做？非常感谢! 最佳答案 您可以使用库zipfile:importpandasaspdimport
我有一个像这样子集化的数据框:abxy0123-11246-22366-33483-4df=df[(df.a>=2)&(df.b我如何使用pandas管道运算符表达它？df=(df.pipe((x.a>2)&(x.b 最佳答案 只要您可以将步骤归类为返回DataFrame并接受DataFrame(可能带有更多参数)的步骤，那么您就可以使用pipe。这样做是否有好处，是另一个问题。在这里，例如，你可以使用df\.pipe(lambdadf_,x,y:df_[(df_.a>=x)&(df_.b请注意第一阶段是一个带有3个参数的lambd
我花了一些时间在谷歌上搜索，但没有找到这个简单问题的答案:如何就地映射Pandas数据框的列？说，我有以下df:In[67]:frame=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])In[68]:frameOut[68]:bdeUtah-1.2400321.586191-1.272617Ohio-0.161516-2.1691330.223268Texas-1.9216750.246167-0.744242Oregon0.3718432.3461
我希望使用pandas处理SPSS文件(.sav)。在没有SPSS程序的情况下，转换为.csv后的典型文件如下所示:调查前两行的含义(我不知道SPSS)，似乎第一行包含Label，而第二行包含VarNames.当我将文件导入pandas时:importpandas.rpy.commonascomdefsavtocsv(filename):w=com.robj.r('foreign::read.spss("%s",to.data.frame=TRUE)'%filename)w=com.convert_robj(w)returnw然后做一个head()，第一行(Label)不见了:如何维护
