我有一个这样分组的数据框；pricequantityvatdatebrand20-Jun-13Reebok7.082.2Adidas12.033.8Campus2.5384.2Woodlands23.097.2Boot3.2353.321-Jun-13Reebok7.062.2Adidas12.0233.8Campus2.5184.2Woodlands23.0297.2Boot3.2153.322-Jun-13Reebok5.023.5Adidas10.052.8Campus2.0503.5Woodlands25.046.5Boot2.5102.8我如何将'date'和'brand'分

许多zip存档(尤其是那些包含OSX应用程序的)包含符号链接(symboliclink)。使用zipfile.extractall方法时，符号链接(symboliclink)会变成常规文件。有人知道如何将它们保存为链接吗？ 最佳答案 使用zipfile模块似乎无法做到这一点。我使用subprocess模块解决了它:fromsubprocessimportcheck_output,CalledProcessError,STDOUTtry:check_output(['unzip','-q',my_zipfile,'-d',destin

我有一个pandas数据框df。我将它按3列分组，然后计算结果。当我这样做时，我丢失了一些信息，特别是name列。此列与desk_id列1:1映射。无论如何都将两者都包含在我的最终数据框中？这是数据框:shift_idshift_start_timeshift_end_timenameend_timedesk_idshift_hour0374230642014-01-1708:00:002014-01-1712:00:00AdamScott2014-01-1710:16:41.0400001555798721374230642014-01-1708:00:002014-01-1712:

假设我有一个DataFrame，其中有一列y变量和许多列x变量。我希望能够运行y与x1、y与x2的多个单变量回归，...,等等，并将预测存储回DataFrame。我还需要通过组变量来执行此操作。importstatsmodels.apiassmimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'y':np.random.randn(20),'x1':np.random.randn(20),'x2':np.random.randn(20),'grp':['a','b']*10})defols_res(x,y):returnsm.OLS(y,x).fit().predict

我有一个函数的简单测试用例，它返回一个可能包含NaN的df。我正在测试输出和预期输出是否相等。>>>outputOut[1]:rttsttttct020483009011409690130120702651[3rowsx5columns]>>>expectedOut[2]:rttsttttct020483009011409690130120702651[3rowsx5columns]>>>output==expectedOut[3]:rttsttttct0TrueTrueTrueTrueTrue1TrueTrueTrueTrueTrue2TrueTrueTrueTrueTrue但是，由

我试图在pandas数据框上使用过滤器来过滤掉所有匹配重复值的行(当存在重复时需要删除所有行，而不仅仅是第一行或最后一行)。这就是我在编辑器中的工作方式:df=df.groupby("student_id").filter(lambdax:x.count()==1)但是当我用这段代码运行我的脚本时，我得到了错误:TypeError:filterfunctionreturnedaSeries,butexpectedascalarbool在尝试应用过滤器之前，我通过连接另外两个帧来创建数据帧。 最佳答案 应该是:In[32]:group

给定一个简单的PandasSeries，其中包含一些可以由多个句子组成的字符串:In:importpandasaspds=pd.Series(['Thisisalongtext.Ithasmultiplesentences.','Doyousee?Morethanonesentence!','Thisonehasonlyonesentencethough.'])Out:0Thisisalongtext.Ithasmultiplesentences.1Doyousee?Morethanonesentence!2Thisonehasonlyonesentencethough.dtype:o

我想弄清楚是否有办法在您尝试重置索引时重命名Pandas列。我在文档中看到，如果只有一列，您可以使用“名称”参数来设置重置索引的列名，但我很好奇是否有办法对多列执行此操作。例如:df1=pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a3'],'B':['b1','b2','b3','b4'],'D1':[1,0,0,0],'D2':[0,1,1,0],'D3':[0,0,1,1],})df1.set_index(['B','A']).stack().reset_index()结果留给您:BAlevel_200b1a1D111b1a1D202b1a1D303b2a

我有一个数据集，其中有几列包含分类数据。我一直在使用分类函数将分类值替换为数值。data[column]=pd.Categorical.from_array(data[column]).codes我最近遇到了pandas.get_dummies函数。这些可以互换吗？使用一个比另一个有优势吗？ 最佳答案 为什么要将分类数据转换为整数？如果那是你的目标，我不相信你会节省内存。df=pd.DataFrame({'cat':pd.Categorical(['a','a','a','b','b','c'])})df2=pd.DataFrame

为了确认我理解Pandasdf.groupby()和df.reset_index()的作用，我尝试从数据帧到相同数据的分组版本并返回。往返之后，列和行必须再次排序，因为groupby()影响行顺序而reset_index()影响列顺序，但经过两次快速操作后将列和索引按顺序放回去，数据框看起来相同:相同的列名列表。每列的数据类型相同。相应的索引值严格相等。对应的数据值严格相等。然而，在所有这些检查都成功之后，df1.equals(df5)返回了惊人的值False。这些数据帧之间的区别是equals()揭示了我还没有弄清楚如何检查自己？测试代码:csv_text="""\Title,Yea