我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我有一个非常大的数据框df，看起来像:IDValue1Value213453.233213552.23223461.01134568.9322我有一个包含IDID_list子集的列表。对于ID_list中包含的ID，我需要有一个df的子集。目前，我正在使用df_sub=df[df.ID.isin(ID_list)]来做这件事。但这需要很多时间。ID_list中包含的ID没有任何规律，因此不在一定范围内。(而且我需要对许多类似的数据帧应用相同的操作。我想知道是否有更快的方法来做到这一点。如果将ID作为索引会有很大帮助吗？谢谢! 最佳答案
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
我正在尝试对Pandas数据框的各列求和，当我在每一列中都有NaN时，我得到sum=0;根据文档，我预计sum=NaN。这是我得到的:In[136]:df=pd.DataFrame()In[137]:df['a']=[1,2,np.nan,3]In[138]:df['b']=[4,5,np.nan,6]In[139]:dfOut[139]:ab0141252NaNNaN336In[140]:df['total']=df.sum(axis=1)In[141]:dfOut[141]:abtotal014512572NaNNaN03369pandas.DataFrame.sum文档说“如果整
我正在尝试对Pandas数据框的各列求和，当我在每一列中都有NaN时，我得到sum=0;根据文档，我预计sum=NaN。这是我得到的:In[136]:df=pd.DataFrame()In[137]:df['a']=[1,2,np.nan,3]In[138]:df['b']=[4,5,np.nan,6]In[139]:dfOut[139]:ab0141252NaNNaN336In[140]:df['total']=df.sum(axis=1)In[141]:dfOut[141]:abtotal014512572NaNNaN03369pandas.DataFrame.sum文档说“如果整
我正在尝试通过填充图案而不是(仅仅)颜色来实现差异化。我如何使用Pandas做到这一点？通过传递hatch在matplotlib中是可能的所讨论的可选参数here.我知道我也可以将该选项传递给Pandasplot，但我不知道如何告诉它为每个DataFrame使用不同的填充图案专栏。df=pd.DataFrame(rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])df.plot(kind='bar',hatch='/');对于颜色，有colormap描述的选项here.孵化有类似的东西吗？或者我可以通过修改Axes来手动设置它吗？plot返回的对象？
我正在尝试通过填充图案而不是(仅仅)颜色来实现差异化。我如何使用Pandas做到这一点？通过传递hatch在matplotlib中是可能的所讨论的可选参数here.我知道我也可以将该选项传递给Pandasplot，但我不知道如何告诉它为每个DataFrame使用不同的填充图案专栏。df=pd.DataFrame(rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])df.plot(kind='bar',hatch='/');对于颜色，有colormap描述的选项here.孵化有类似的东西吗？或者我可以通过修改Axes来手动设置它吗？plot返回的对象？
我想使用pandas0.18.1获取单列数据帧的滚动平均值。从0.18.0版本开始，这是通过rolling()对象完成的。这些滚动对象的默认设置是右对齐的。您可以传递一个bool参数center=True，以将滚动对象与中心值对齐，但似乎没有办法将其左对齐。这是一个例子:df=pandas.DataFrame({'A':[2,3,6,8,20,27]})dfA02132638420527标准方法自动向右对齐，因此在窗口大小为3的前两个索引处没有值:df.rolling(window=3).mean()A0NaN1NaN23.66666735.666667411.333333518.33
我想使用pandas0.18.1获取单列数据帧的滚动平均值。从0.18.0版本开始，这是通过rolling()对象完成的。这些滚动对象的默认设置是右对齐的。您可以传递一个bool参数center=True，以将滚动对象与中心值对齐，但似乎没有办法将其左对齐。这是一个例子:df=pandas.DataFrame({'A':[2,3,6,8,20,27]})dfA02132638420527标准方法自动向右对齐，因此在窗口大小为3的前两个索引处没有值:df.rolling(window=3).mean()A0NaN1NaN23.66666735.666667411.333333518.33
