我正在尝试对pandas数据框中所有成对的行组合运行一个函数(相关):stats=dict()forlinitertools.combinations(dat.index.tolist(),2):stats[l]=pearsonr(dat.loc[l[0],:],dat.loc[l[1],:])#stores(r,p)当然这很慢，我想知道如何通过使用类似apply()或其他方式来做同样的事情。注意:我知道我可以直接找到数据帧与pandascorr()的相关性函数，但是它不返回关联的p值(我需要它用于过滤目的) 最佳答案 这应该可以加
在关系型数据库中，我们可以在列上创建索引，以加快对这些列的查询和连接。我想在Pandas数据框上做同样的事情。行索引似乎不是关系数据库提供的。问题是:默认情况下，pandas中的列是否已索引以供搜索？如果不能，是否可以手动索引列以及如何做？编辑:我已阅读pandas文档并到处搜索，但没有人提到pandas的索引和搜索/合并性能。似乎没有人关心这个问题，尽管它在关系数据库中很关键。任何人都可以就Pandas的索引和性能发表声明吗？谢谢。 最佳答案 如@pvg所述-pandas模型不是内存关系数据库的模型。所以，如果我们试图用sql和它
我正在阅读WesMckinney的PythonforDataAnalysis，但我对这种数据操作感到惊讶。可以看到所有程序here但我会尽量在这里总结一下。假设你有这样的东西:In[133]:agg_counts=by_tz_os.size().unstack().fillna(0)Out[133]:aNotWindowsWindowstz245276Africa/Cairo03Africa/Casablanca01Africa/Ceuta02Africa/Johannesburg01Africa/Lusaka01America/Anchorage41...tz表示时区，NotWind
我正在使用pandas.io.sql.read_frame直接从数据库读取data_frame:cnx=pandas.io.sql.connect(host='srv',user='me',password='pw',database='db')df=pandas.io.sql.read_frame('sql_query',cnx)它可以很好地检索数据。但我想将其中一列解析为datetime64，类似于从CSV文件读取时可以执行的操作，例如:df2=pandas.io.read_csv(csv_file,parse_dates=[0])但是read_frame没有parse_dates
我在MacOS10.6.4上使用PyCharm(1.5.4)作为我的pythonIDE。我正在修改一些代码来操纵股价数据。作为其中的一部分，我想使用Pandas0.6.0附带的DataReader函数从雅虎导入价格数据。代码如下:http://www.statalgo.com/2011/09/08/pandas-getting-financial-data-from-yahoo-fred-etc/frompandasimportols,DataFramefrompandas.stats.momentsimportrolling_stdfrompandas.io.dataimportDa
我无法将Python中的pandasDataFrame转换为R对象，以便将来使用rpy2在R中使用。新的pandas版本0.8.0(几周前发布)具有将pandasDataFrames转换为RDataFrames的功能。问题在于转换我的pandasDataFrame的第一列，它由pythondatetime对象组成(在时间序列中连续)。转换为R数据帧会返回日期和时间的StrVector，而不是我认为称为“POSIXct”对象的R日期时间类型对象的向量。我知道使用命令“as.POSIXct('yyyy-mm-ddhh:mm:ss')”将返回类型的字符串转换为POSIXct的命令。不幸的是，
我正在使用merge(...,how='left')合并两个数据帧，因为我只想保留与“左”数据帧匹配的条目。问题是合并操作似乎删除了我最左边数据框的索引，如下所示:importpandasdf1=pandas.DataFrame([{"id":1,"name":"bob"},{"id":10,"name":"sally"}])df1=df1.set_index("id")df2=pandas.DataFrame([{"name":"bob","age":10},{"name":"sally","age":11}])print"df1premerge:"printdf1df1=df1.m
我有一些格式如下的文本文件:000423|东阿阿胶|300|1|0.15000||000425|徐工机械|600|1|0.15000||000503|海虹控股|400|1|0.15000||000522|白云山Ａ||2||1982.080|000527|美的电器|900|1|0.15000||000528|柳工|300|1|0.15000||当我使用read_csv将它们加载到DataFrame时，它不会为某些列生成正确的数据类型。例如，第一列被解析为int，而不是unicodestr，第三列被解析为unicodestr，而不是int，因为缺少一个数据......有没有办法预设Da
假设我有一个包含重复列的数据框my_df，例如foobarfoohello011511252135我想创建另一个平均重复数据的数据框:foobarhello0.5151.5152.515我如何在Pandas中执行此操作？到目前为止，我已经设法识别出重复项:my_columns=my_df.columnsmy_duplicates=print[xforx,yincollections.Counter(my_columns).items()ify>1]我不知道如何让Pandas对它们进行平均。 最佳答案 您可以groupby列索引并取m
我正在从一个文件中获取数据，该文件通过SierraChart从InteractiveBrokers5秒OHLCVT柱接收数据。按照早期帖子中的建议，我没有将每个新行附加到数据框，而是使用历史文件构建了一个数据框，并向其附加了5000个具有正确时间戳的“空白”记录。然后我将每个新行写在空白行上，如果时间戳丢失并更新指针则填充任何行。这很好用。这是当前的classesandfunctions.我的初始版本创建了5000行NaN(OHLCVxyz)。我认为从结束数据类型开始会更整洁，因此将“空白”记录转换为零，其中OHLC是float，Vxyz是整数，使用:dg.iloc[0:5000]=0
