这个问题在这里已经有了答案:QueryingforNaNandothernamesinPandas(7个答案)关闭去年。我有一个包含不同dtype列的数据框，我需要使用pandas.query来过滤列。列可以包含缺失值:NaN、None和NaT，我需要显示包含此类值的行。有没有办法在传递给pandas.query的表达式中执行此操作？我知道它可以使用不同的方法来完成，但我需要知道它是否可以通过query来完成对于bool列，我可以通过以下方式使用解决方法:df.query('colnotin(True,False)')但这不适用于其他类型的列。感谢任何帮助，包括解决方法。
我需要用每组中的平均值填充pandasDataFrame中的缺失值。根据thisquestiontransform可以实现这一点。但是，transform对我来说太慢了。例如，采用具有100个不同组和70%NaN值的大型DataFrame的以下设置:importpandasaspdimportnumpyasnpsize=10000000#DataFramelengthngroups=100#NumberofGroupsrandgroups=np.random.randint(ngroups,size=size)#Creationofgroupsrandvals=np.random.ra
我有一个multiIndexpandas数据框，其中第一级索引是一个组，第二级索引是时间。我想要做的是，在每个组内，以日内观察的平均值重新采样到每日频率。importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.concat([pd.DataFrame([['A']*72,list(pd.date_range('1/1/2011',periods=72,freq='H')),list(np.random.rand(72))],index=['Group','Time','Value']).T,pd.DataFrame([['B']*72,list(pd.date_r
这显然很简单，但作为一个pandas新手，我被卡住了。我有一个包含3列的CSV文件，即州、bene_1_count和bene_2_count。我想计算给定状态下“bene_1_count”和“bene_2_count”的比率。df=pd.DataFrame({'state':['CA','WA','CO','AZ']*3,'bene_1_count':[np.random.randint(10000,99999)for_inrange(12)],'bene_2_count':[np.random.randint(10000,99999)for_inrange(12)]})我正在尝试以下
我需要确认一些与pandas指数加权移动平均函数相关的事情。如果我有一个数据集df，我需要为其找到12天指数移动平均线，下面的方法是否正确。exp_12=df.ewm(span=20,min_period=12,adjust=False).mean()鉴于数据集包含20个读数，跨度(值的总数)应等于20。由于我需要找到12天移动平均线，因此min_period=12。我将跨度解释为数据集中值的总数或涵盖的总时间。有人可以确认我的上述解释是否正确吗？我无法理解调整的意义。我在下面附上了指向pandas.df.ewm文档的链接。http://pandas.pydata.org/pandas
我想知道是否有一种简单的方法可以完成从numpy数组列表生成pandasDataFrame的明显任务，其中列是数组。默认行为似乎让数组成为行，我完全不明白为什么。这是一个简单的例子:names=['data1','data2','data3']data=[np.arange(10)for_innames]df=pd.DataFrame(data=data,columns=names)这会出错，表明pandas需要10列。如果我这样做df=pd.DataFrame(data=data)我得到一个包含10列和3行的DataFrame。鉴于将行追加到DataFrame中通常比将列追加困难得多
我正在尝试在虚拟环境中pipinstallpandas，但我遇到了一个我真的不明白的错误。我猜它与Doublerequirementgiven有关，但我真的不知道从这里该何去何从。 最佳答案 我在Python3.4上遇到了同样的错误。而这个错误的根本原因是"pandas0.21-0.22nolongersupportsPython3.4"查看有关此问题的更多信息:https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/20775ProblemwithinstallingpandasforPython3
我想环游系列索引In[44]:type(ed1)Out[44]:pandas.core.series.SeriesIn[43]:for_,rowined1.iterrows():...:print(row.name)我得到这个错误:AttributeError:'Series'objecthasnoattribute'iterrows'series有没有iterrows之类的方法？ 最佳答案 Series对象定义一个iteritems方法(数据作为索引值对的迭代器返回。for_,valined1.iteritems():...或者，
让我们从随机(可重现)数据数组开始-#SetupIn[11]:np.random.seed(0)...:a=np.random.randint(0,9,(7,2))...:a[2]=a[0]...:a[4]=a[1]...:a[6]=a[1]#CheckvaluesIn[12]:aOut[12]:array([[5,0],[3,3],[5,0],[5,2],[3,3],[6,8],[3,3]])#CheckitsitemsizeIn[13]:a.dtype.itemsizeOut[13]:8让我们使用涵盖两个元素的自定义数据类型将每一行视为一个标量。为此，我们将使用void-dtype
对于项目的某些方面，使用“h5”存储是理想的选择。但是，文件变得越来越大，坦率地说，我们的空间快用完了。这个声明...store.put(storekey,data,table=False,compression='gzip')在文件大小方面不会产生任何差异...store.put(storekey,data,table=False)在通过Pandas时甚至可以使用压缩吗？...如果不可能，我不介意使用h5py，但是，我不确定为“数据类型”添加什么，因为DataFrame包含各种类型(字符串、float、整数等).)任何帮助/见解将不胜感激! 最佳答案
