在pandas数据框中，可以使用函数对其索引进行分组。我希望定义一个应用于列的函数。我希望按两列分组，但我需要按任意函数foo对第二列进行分组:group_sum=df.groupby(['name',foo])['tickets'].sum()如何定义foo以将第二列分为两组，例如，根据值是否为>0来划分？或者，是否使用了完全不同的方法或语法？ 最佳答案 Groupby可以接受标签和系列/数组的任意组合(只要数组的长度与数据框的长度相同)，因此您可以将函数映射到您的列并将其传递到groupby，例如df.groupby(['nam
考虑pd.Seriessimportpandasaspdimportnumpyasnps=pd.Series([np.nan,1,np.nan,3,np.nan])我如何进行插值以获得:pd.Series([np.nan,1,2,3,np.nan])0NaN11.022.033.04NaNdtype:float64注意:我希望保留第一个和最后一个np.nan我只想在两边都有值进行插值时填写值。换句话说，我想插值，而不是外推。 最佳答案 我这样做-跳过标题和尾部NA:s.iloc[s.first_valid_index():s.las
我有数据框:df=pd.DataFrame({'ID':[1,1,2,2,3,3],'YEAR':[2011,2012,2012,2013,2013,2014],'V':[0,1,1,0,1,0],'C':[00,11,22,33,44,55]})我想按ID分组，并在每个组中选择V=0的行。这似乎不起作用:print(df.groupby(['ID']).filter(lambdax:x['V']==0))出现错误:TypeError:filterfunctionreturnedaSeries,butexpectedascalarbool如何使用过滤器来实现目标？谢谢。编辑:每个组的V
我想用bool索引对DataFrame进行切片以获得副本，然后独立于原始DataFrame在该副本上执行操作。由此看来answer，使用bool数组选择.loc将返回给我一个副本，但是，如果我尝试更改副本，SettingWithCopyWarning会妨碍。这是否是正确的方法:importnumpyasnpimportpandasaspdd1=pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])#createanewdataframefromtheslicedcopyd2=pd.DataFrame(d1.lo
我正在导入宏观经济数据的CSV文件，但一直无法弄清楚如何让Pandas解释此类日期。有没有办法自动执行此操作，还是需要我自己解析？当我要求解析器尝试时，我得到:File"datetime.pxd",line133,indatetime._string_to_dts(pandas/tslib.c:31399)ValueError:Unabletoparse2002Q1 最佳答案 由于pd.Period可以解析季度期间，您可以将其用作自定义date_parser。然后，要将日期转换为季度的最后一天，您可以使用map和end_time属性
我正在使用两个数据帧进行机器学习计算-一个用于因子，另一个用于目标值。我必须将两者分为训练和测试部分。在我看来，我已经找到了方法，但我正在寻找更优雅的解决方案。这是我的代码:importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomdf_source=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))df_target=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('CD'))
数据集:我有一个1GB的股票数据集，其值介于日期范围之间。日期范围没有重叠，数据集按(代码，开始日期)排序。>>>df.head()start_dateend_datevaltickerAAPL2014-05-012014-05-0110.0000000000AAPL2014-06-052014-06-1020.0000000000GOOG2014-06-012014-06-1550.0000000000MSFT2014-06-162014-06-16NoneTWTR2014-01-172014-05-1710.0000000000目标:我想解压缩数据框，以便我有单独的日期而不是日期范
我正在尝试根据月末的条件对DataFrame进行子集化。我用过:df['Month_End']=df.index.is_month_endsample=df[df['Month_End']==1]这行得通，但我正在处理股票市场数据，所以我错过了所有月末实际在周末的情况，我需要一种方法来选择“本月的最后一个工作日”". 最佳答案 您可以生成一个timeseries通过传入freq='BM'与每个月的最后一个工作日。例如，要创建2014年最后一个工作日的系列:>>>pd.date_range('1/1/2014',periods=12,
我正在尝试像这样处理CSV文件:df=pd.read_csv("raw_hl.csv",index_col='time',parse_dates=True))df.head(2)highlowtime2014-01-0117:00:001.3762351.3759452014-01-0117:01:001.3760051.3757752014-01-0117:02:001.3757951.3754452014-01-0117:07:00NaNNaN...2014-01-0117:49:001.3756451.375445type(df.index)pandas.tseries.inde
我想替换pandas中的行值。例如:importpandasaspdimportnumpyasnpa=np.array(([100,100,101,101,102,102],np.arange(6)))pd.DataFrame(a.T)结果:array([[100,0],[100,1],[101,2],[101,3],[102,4],[102,5]])在这里，我想用[200,10]替换值[101,3]的行，因此结果应该是:array([[100,0],[100,1],[101,2],[200,10],[102,4],[102,5]])更新在更一般的情况下，我想替换多行。因此，新旧行值由
