我不明白为什么apply和transform在同一数据帧上调用时返回不同的数据类型。之前我向自己解释这两个函数的方式大致是“apply折叠数据，transform与apply做完全相同的事情”code>但保留了原始索引并且不会崩溃。”请考虑以下事项。df=pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,4],'cat':[1,1,0,0,1,0,0,0,0,1]})让我们识别那些在cat列中具有非零条目的id。>>>df.groupby('id')['cat'].apply(lambdax:(x==1).any())id1True2True3False4Tr
我在JupyterNotebook上使用python3.4，试图合并两个数据框，如下所示:df_A.shape(204479,2)df_B.shape(178,3)new_df=pd.merge(df_A,df_B,how='inner',on='my_icon_number')new_df.shape(266788,4)我认为上面合并的new_df应该比df_A有更少的行，因为合并就像一个内部连接。但是为什么这里的new_df居然比df_A有更多行呢？这是我真正想要的:我的df_A是这样的:idmy_icon_number-----------------------------A1
我在Pandasdateframe中有时间序列，其中包含许多我想绘制的列。有没有办法将x轴设置为始终使用dateframe中的索引？当我使用Pandas的.plot()方法时，x轴的格式正确，但是当我传递我的日期和列时，我想直接绘制到matplotlib，该图没有正确绘制。提前致谢。plt.plot(site2.index.values,site2['Cl'])plt.show()仅供引用:site2.index.values生成此内容(为简洁起见，我删除了中间部分):array(['1987-07-25T12:30:00.000000000+0200','1987-07-25T16:
我在使用if语句评估字典中的值时遇到问题。给定以下字典，这是我从数据框中导入的(以防万一):>>>pnl[company]29:ActiveCreditDateDebitStrikeType0102013-01-082.326521.15Put1002012-11-264080Put2002012-11-2640080Put我尝试评估以下语句以确定Active的最后一个值的值:ifpnl[company].tail(1)['Active']==1:print'yay'但是，我遇到了以下错误消息:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,ini
我有一个通过groupby操作创建的多索引DataFrame。我正在尝试使用索引的多个级别进行复合排序，但我似乎无法找到满足我需要的排序函数。初始数据集如下所示(各种产品的每日销售量):DateManufacturerProductNameProductLaunchDateSales02013-01-01AppleiPod2001-10-231212013-01-01AppleiPad2010-04-031322013-01-01SamsungGalaxy2009-04-271432013-01-01SamsungGalaxyTab2010-09-021542013-01-02Appl
我正在尝试从YahooFinance获取AdjClose价格到DataFrame中。我有我想要的所有股票，但我无法按日期排序。stocks=['ORCL','TSLA','IBM','YELP','MSFT']ls_key='AdjClose'start=datetime(2014,1,1)end=datetime(2014,3,28)f=web.DataReader(stocks,'yahoo',start,end)cleanData=f.ix[ls_key]dataFrame=pd.DataFrame(cleanData)printdataFrame[:5]我得到了以下结果，几乎是
我使用了下面的read_csv命令:In[20]:dataframe=pd.read_csv('D:/UserInterest/output/ENFP_0719/Bookmark.csv',index_col=None)dataframe.head()Out[20]:Unnamed:0timestampurlvisits001.404028e+09http://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=mi...2111.404028e+09http://m.facebook.com/l.php?u=http%3A%2F%2Fblo...1221.404
我喜欢在pandas中使用.head()和.tail()函数来间接显示一定数量的行(有时我想要更少，有时我想要更多的!)。但是有没有办法对DataFrame的列执行此操作？是的，我知道我可以更改显示选项，如:pd.set_option('display.max_columns',20)但这太笨重了，不能一直在运行中更改，而且无论如何，它只会替换.head()功能，而不是.tail()功能。我也知道这可以使用访问器来完成:yourDF.iloc[:,:20]模拟.head(20)和yourDF.iloc[:,-20:]模拟.tail(20)。它可能看起来像一小段代码，但老实说，它不像我使
我有一个很大的pandas数据成名df。它有很多缺失。删除row/orcol-wise不是一种选择。估算中位数、均值或最频繁的值也不是一种选择(因此不幸的是，使用pandas和/或scikit进行估算并不能解决问题)。我遇到了一个看起来很简洁的包，叫做fancyimpute(你可以找到它here)。但是我有一些问题。这是我的做法:#theneccesaryimportsimportpandasaspdimportnumpyasnpfromfancyimputeimportKNN#dfismydataframewiththemissings.Ikeeponlyfloatsdf_numer
我有一个csv文件如下:name,agesomethingtom,20当我将它放入数据框时，它看起来像:df=pd.read_csv('file',header=None)011nameage2somethingNaN3tom20我如何获得原始行数据中逗号的计数。例如，答案应如下所示:#inpseudocodedf['_count_separators']=len(df.raw_value.count(','))01_count_separators1nameage12somethingNaN03tom201 最佳答案 非常简单，将
