我想在像内置的ohlc方法一样对pandasDataFrame进行重采样时创建多个列。defmhl(data):returnpandas.Series([np.mean(data),np.max(data),np.min(data)],index=['mean','high','low'])ts.resample('30Min',how=mhl)死于Exception:Mustproduceaggregatedvalue有什么建议吗？谢谢! 最佳答案 您可以将函数字典传递给resample方法:In[35]:tsOut[35]:20
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#indexing我对PandasHDF5IO中数据列的概念感到非常困惑。另外，在谷歌搜索上也找不到关于它的信息。由于我正在一个涉及HDF5存储的大型项目中深入研究Pandas，因此我想弄清楚这些概念。文档说:Youcandesignate(andindex)certaincolumnsthatyouwanttobeabletoperformqueries(otherthantheindexablecolumns,whichyoucanalwaysquery).Forinstances
我需要将24个pandas数据框(140列x400行)导出到Excel，每个都导出到不同的工作表中。我正在使用pandas的内置ExcelWriter。运行24个场景，需要:51秒写入.xls文件(使用xlwt)86秒写入.xlsx文件(使用XlsxWriter)141秒写入.xlsm文件(使用openpyxl)仅运行程序需要21秒(无Excel输出)写入.xls的问题是电子表格不包含格式样式，因此如果我在Excel中打开它，选择一列，然后单击“逗号”按钮来格式化数字，它告诉我:“找不到样式逗号”。我在写入.xlsx时没有遇到这个问题，但这样更慢。关于如何使导出更快的任何建议？我不可能
我有以下pandasDataFrame。importpandasaspddf=pd.read_csv('filename.csv')print(df)dogABC0dog10.7875750.1593300.0530951dog100.7706980.1694870.0598152dog110.7926890.1520430.0552683dog120.7850660.1603610.0545734dog130.7954550.1504640.0540815dog140.7948730.1507000.054426......8dog190.8115850.1402070.048208
我是python新手。这似乎是一个要问的基本问题。但我真的很想了解这里发生了什么importnumpyasnpimportpandasaspdtempdata=np.random.random(5)myseries_one=pd.Series(tempdata)myseries_two=pd.Series(data=tempdata,index=['a','b','c','d','e'])myseries_three=pd.Series(data=tempdata,index=[10,11,12,13,14])myseries_oneOut[1]:00.29129310.3810142
我有一个超过15000行的数据框对象df，例如:anime_idnamegenrerating1234KiminonawaRomance,Comedy9.315678Stiens;GateSci-fi8.92我正在尝试查找具有特定anime_id的行。a_id="5678"temp=(df.query("anime_id=="+a_id).genre)我只是想知道这个搜索是在常数时间(如字典)还是线性时间(如列表)中完成的。 最佳答案 这是一个非常有趣的问题!我觉得取决于以下几个方面:按索引访问单行(索引已排序且唯一)应该有运行时O
我的问题是关于pandas用于将类型为“对象”的列与整数进行比较的规则。这是我的代码:In[334]:dfOut[334]:c1c2c3c4id11li-0.3678605id22zhao-0.5969265id33sun0.4938065id44wang-0.3114075id55wang0.2536465In[335]:df为什么所有“c2”列都得到True？附言我也试过:In[333]:np.less(np.array(["s","b"]),2)Out[333]:NotImplemented 最佳答案 对于DataFrame，
我正在处理一个大约3.3GB的Stata.dta文件，所以它很大但不会太大。我对使用IPython很感兴趣，并尝试使用Pandas导入.dta文件，但发生了一些奇怪的事情。我的盒子有32GB的RAM，尝试加载.dta文件会导致所有RAM都被使用(约30分钟后)并且我的计算机会停止运行。这“感觉”不对，因为我能够使用外部包中的read.dta()在R中打开文件没问题，并且在Stata中使用该文件很好。我使用的代码是:%timemyfile=pd.read_stata(data_dir+'my_dta_file.dta')我在Enthought的Canopy程序中使用IPython。'%t
在下面的脚本中，为什么tz和tz2不同？importpandasimportpytztz=pytz.timezone('US/Eastern')t=pandas.Timestamp('2014-03-0308:05:39.216809')tz2=t.tz_localize(pytz.UTC).tz_convert(tz).tz在这种情况下，tz显示为:但是tz2显示为:pandas不应该尊重我传递给tz_convert的时区吗？(这可能是一个已知错误吗？)更新:这似乎更像是一个关于pytz的问题。仍然让我感到困惑(但可能有明确解释)的行为是为什么跟随不同？tztz.localize(t
我正在尝试在python中执行与以下命令等效的操作:test也就是这个:convert_mevaluesage_colConvert121.7150223Convert258.3550633Convert360.4163944变成这样:valuesConvert2_33Convert1_23Convert3_4421.7150201058.3550610060.41639001我知道使用虚拟变量我可以获得列的值并转换为列的名称，但是有没有办法像R那样轻松地合并它们(组合)？ 最佳答案 您可以使用crosstab为此功能:In[14]
