我使用的是pandasDataFrame，其中一列包含numpy数组。当尝试通过聚合对该列求和时，我收到一条错误消息，指出“必须产生聚合值”。例如importpandasaspdimportnumpyasnpDF=pd.DataFrame([[1,np.array([10,20,30])],[1,np.array([40,50,60])],[2,np.array([20,30,40])],],columns=['category','arraydata'])这按照我期望的方式工作:DF.groupby('category').agg(sum)输出:arraydatacategory1[
我的应用程序需要比较有时包含nans的Series实例。这会导致使用==的普通比较失败，因为nan!=nan:importnumpyasnpfrompandasimportSeriess1=Series([1,np.nan])s2=Series([1,np.nan])>>>(Series([1,nan])==Series([1,nan])).all()False比较此类系列的正确方法是什么？ 最佳答案 这个怎么样。首先检查NaN是否在同一位置(使用isnull):In[11]:s1.isnull()Out[11]:0False1Tr
要从目录中读取文件，请尝试以下操作:importosimportpandasaspdpath=os.getcwd()files=os.listdir(path)files['wind-diciembre.xls','stat_noviembre.xls','stat_marzo.xls','wind-noviembre.xls','wind-enero.xls','stat_octubre.xls','wind-septiembre.xls','stat_septiembre.xls','wind-febrero.xls','wind-marzo.xls','wind-julio.xl
我有两个数据帧df1和df2是从同一来源计算的，但使用不同的方法，因此大多数值相同，但有一些差异。现在，我想根据df2中的值更新df1。例如:df1=pd.DataFrame({'name':['john','deb','john','deb'],'col1':[490,500,425,678],'col2':[456,625,578,789],'col3':['TN','OK','OK','NY']})namecol1col2col3john490456TNdeb500625OKjohn425578OKdeb678789NYdf2=pd.DataFrame({'name':['deb
我有一个我构建的pandas日期时间索引。可能是通过施工过程，个别成员不顺。我想对索引进行排序。有没有明显的方法可以做到这一点？到目前为止我所做的是这个importpandasaspdtseries=pd.to_datetime(['2001-02-04','2013-08-14','2008-01-25'])print'originalunsortedtseries'fortintseries:printttseries.values.sort()print'newsortedtseries'fortintseries:printt输出:originalunsortedtseries
我正在使用matplotlib的imshow()函数来显示pandas.DataFrame。我想从DataFrame.index和DataFrame.columns列表中绘制x轴和y轴的标签和刻度，但我不知道该怎么做。假设data是一个pandas.DataFrame:>>>printdataIndex:201entries,1901to2101Datacolumns:jan201non-nullvaluesfeb201non-nullvaluesmar201non-nullvaluesapr201non-nullvaluesmay201non-nullvaluesjun201non-
我有一个如下所示的Pandas数据框:Col1Col2Col30A7NaN1B16NaN1B1615我想要做的是将Col2与Col3交换，其中Col3的值为NaN。根据SO上的其他帖子和答案，到目前为止我有这段代码:df[['Col2','Col3']]=df[['Col3','Col2']].where(df[['Col3']].isnull())但这似乎无法正常工作并给了我以下信息:Col1Col2Col30ANaNNaN1BNaNNaN1BNaNNaN这里有什么我可能遗漏的吗？更新:我想要的输出如下:Col1Col2Col30ANaN71BNaN161B1615谢谢
如何在DataFrame中随机插入np.nan？假设我想在我的DataFrame中包含10%的空值。我的数据是这样的:df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=['a','b','c','d','e'],columns=['one','two','three'])onetwothreea0.6951321.044791-1.059536b-1.0751050.8257761.899795c-0.6789800.051959-0.691405d-0.1829281.455268-1.032353e0.2050940.714192-0.93824
我有一个包含4列字符串和其他整数的数据框。现在我需要找出那些数据行，其中至少一列是非零值(或>0)。manwra,sahAyaH,T7,0,0,0,0,Tmanwra,akriti,T5,0,0,1,0,Kawma,prabrtih,B6,0,1,1,0,S我的输出应该是manwra,akriti,T5,0,0,1,0,Kawma,prabrtih,B6,0,1,1,0,S我尝试了以下方法来获得答案。字符串值位于第0、1、2和-1列(最后一列)。KT[KT.ix[:,3:-2]!=0]我收到的输出是NaN,NaNNaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaNNaN,NaN,NaN,Na
这是我的question的跟进.除了数据透视表，是否可以将表展平为如下所示:data={'year':['2016','2016','2015','2014','2013'],'country':['uk','usa','fr','fr','uk'],'sales':[10,21,20,10,12],'rep':['john','john','claire','kyle','kyle']}pd.DataFrame(data).pivot_table(index='country',columns='year',values=['rep','sales'])repsalesyear201
