我有几十个条件(例如，foo>bar)需要在DataFrame的~1MM行上进行评估，最简洁的方法编写此代码是为了将这些条件存储为字符串列表，并创建bool结果的DataFrame(每条记录一行x每个条件一列)。(用户输入不被评估。)在寻求过早优化的过程中，我试图确定是否应该在DataFrame中编写这些评估条件(例如，df.eval("foo>bar")或将其留给Python，如eval("df.foo>df.bar")根据documentationonenhancingevalperformance:Youshouldnotuseeval()forsimpleexpressions
我有两个数据框，它们的索引和列只是有些重叠。old=pd.DataFrame(index=['A','B','C'],columns=['k','l','m'],data=abs(np.floor(np.random.rand(3,3)*10)))new=pd.DataFrame(index=['A','B','C','D'],columns=['k','l','m','n'],data=abs(np.floor(np.random.rand(4,4)*10)))我想计算它们和试过的区别delta=new-old这会产生很多索引和列不匹配的NaN。我想将索引和列的缺失视为零，(old[
灵感来自thisanswer并且缺乏对thisquestion的简单答案我发现自己编写了一些语法糖，以便更轻松地按MultiIndex级别进行过滤。def_filter_series(x,level_name,filter_by):"""Filterapd.Seriesorpd.DataFramexby`filter_by`ontheMultiIndexlevel`level_name`Uses`pd.Index.get_level_values()`inthebackground.`filter_by`iseitherastringoraniterable."""ifisinstan
如果我有一个简单的数据框:print(a)onetwothree0A1a1A2b2B1c3B2d4C1e5C2f我可以通过发出以下命令轻松地在行上创建多索引:a.set_index(['one','two'])threeonetwoA1a2bB1c2dC1e2f是否有类似的简单方法来在列上创建多索引？我想结束:oneABCtwo1212120abcdef在这种情况下，创建行多索引然后转置它会非常简单，但在其他示例中，我会想要在行和列上创建多索引。 最佳答案 是的!这称为换位。a.set_index(['one','two']).T让
我正在尝试找到一种有效的方法来在给定分组和日期范围的情况下在pandas中生成滚动计数或总和。最终，我希望能够添加条件，即。评估“类型”字段，但我还没有到那儿。我已经写了一些东西来完成工作，但我觉得可能有更直接的方法来达到预期的结果。我的pandas数据框目前看起来像这样，所需的输出放在最后一列“rolling_sales_180”中。namedateamountrolling_sales_1800David2015-01-01100100.01David2015-01-05500600.02David2015-05-3050650.03David2015-07-2550100.04R
我有两个PythonPandas数据框A、B，它们具有相同的列(显然具有不同的数据)。我想检查A是B的子集，即A的所有行都包含在B中。知道怎么做吗？ 最佳答案 方法DataFrame.merge(another_DF)默认情况下在列的交集处合并(使用两个DF中具有相同名称的所有列)并使用how='inner'-所以我们希望在inner之后有相同的行数join(如果两个DF都没有重复项):len(A.merge(B))==len(A)PS如果其中一个DF有重复的行，它将无法正常工作-这种情况见下文演示:In[128]:AOut[128
我的一个专栏中有以下数据:df['DOB']001-01-84131-07-85224-08-85330-12-93409-12-77508-09-90601-06-88704-10-89815-11-91901-06-68Name:DOB,dtype:object我想将其转换为数据类型列。我试过以下:print(pd.to_datetime(df1['Date.of.Birth']))01984-01-0111985-07-3121985-08-2431993-12-3041977-09-1251990-08-0961988-01-0671989-04-1081991-11-1592
如何在python中使用pd.qut创建新的Bin/Bucket变量？这对于有经验的用户来说似乎很基础，但我对此并不是很清楚，而且在堆栈溢出/谷歌上搜索非常不直观。一些彻底的搜索产生了这个(Assignmentofqcutasnewcolumn)但它并没有完全回答我的问题，因为它没有采取最后一步并将所有东西放入垃圾箱(即1,2,...)。 最佳答案 在Pandas0.15.0或更新版本中，pd.qcut如果输入是一个系列(在您的情况下就是这样)或者如果labels=False，将返回一个系列，而不是分类。如果您设置labels=Fa
使用Pandas内置方法或pickle.dump哪个更好？标准的pickle方法如下所示:pickle.dump(my_dataframe,open('test_pickle.p','wb'))Pandas内置方法如下所示:my_dataframe.to_pickle('test_pickle.p') 最佳答案 感谢@qwwqwwq，我发现pandas有一个用于数据帧的内置to_pickle方法。我做了一个快速时间测试:In[1]:%timeitpickle.dump(df,open('test_pickle.p','wb'))10
我想打开一个文件，读取它，在文件的两列中删除重复项，然后进一步使用没有重复项的文件进行一些计算。为此，我使用了pandas.drop_duplicates，它在删除重复项后也会删除索引值。例如，删除第1行后，file1变为file2:file1:Var1Var2Var3Var40522389165234321513783332467file2:Var1Var2Var3Var4052238921513783332467要进一步将file2用作数据框，我需要将其重新索引为0、1、2...这是我使用的代码:file1=pd.read_csv("filename.txt",sep='|',he
