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]
我有一个Pandas数据框。我在另一个进程中从该数据框中选择了一行。在另一种方法中，我现在需要从该行所在的数据框中选择一个范围，如果有这么多行，则返回55行。下面是一些伪代码，希望对你有帮助:df=DataFramefromcsvrow=df[3454]index=row.indexstart=max(0,index-55)end=max(1,index)dfRange=df[start:end] 最佳答案 应该这样做integer_location=np.where(df.index==3454)[0][0]start=max(0
我有一个看起来像这样的DataFrame...idnvalue0ID1251ID1302ID2303ID250我想在此框架中添加另一列，即按“idn”分组的最大“值”我想要这样的结果。idnvaluemax_val0ID125301ID130302ID230503ID25050我可以像这样使用组来提取“值”的最大值...df[['idn','value']].groupby('idn')['value'].max()但是，我无法将该结果合并回原始DataFrame。获得预期结果的最佳方法是什么？谢谢 最佳答案 对groupby对象使
我在Pandas中有一个数据框，我想使用R函数对其进行一些统计。没问题!RPy可以轻松地将数据帧从Pandas发送到R:importpandasaspddf=pd.DataFrame(index=range(100000),columns=range(100))fromrpy2importrobjectsasroro.globalenv['df']=df如果我们在IPython中:%load_extrmagic%R-idf由于某些原因，ro.globalenv路由比rmagic路由稍慢，但没关系。重要的是:我最终将使用的数据帧约为100GB。这带来了一些问题:即使只有1GB的数据，传输
因为我不需要double我的机器内存有限，我想处理更大的数据集我需要将提取的数据(作为矩阵)传递给BLAS库，单精度的BLAS调用比double等效调用快2倍。请注意，并非原始csv文件中的所有列都具有浮点类型。我只需要将float32设置为浮点列的默认值。 最佳答案 尝试:importnumpyasnpimportpandasaspd#Sample100rowsofdatatodeterminedtypes.df_test=pd.read_csv(filename,nrows=100)float_cols=[cforcindf_t
我有一个pandas数据框，其中每个观察值都有一个日期(作为datetime[64]格式的条目列)。这些日期分布在大约5年的时间段内。我想绘制所有观测日期的核密度图，年份标记在x轴上。我已经弄清楚如何创建相对于某个引用日期的时间增量，然后创建每个观察与引用日期之间的小时数/天数/年数的密度图:df['relativeDate'].astype('timedelta64[D]').plot(kind='kde')但这并不是我想要的:如果我转换为年增量，则x轴是正确的，但我失去了年内变化。但是，如果我采用更小的时间单位(例如小时或天)，则x轴标签更难解释。在Pandas中实现此功能的最简单
