我有以下数据框:obj_iddata_datevalue042011-11-0159500122011-10-0135200242010-07-3124860312009-07-2815860422008-10-15200200我想获取此数据的子集，以便我只有每个'obj_id的最新(最大'data_date')'value''。我想出了一个解决方案，但感觉很脏。我想知道是否有人有更好的方法。我敢肯定我一定错过了一些通过Pandas来做到这一点的简单方法。我的方法本质上是按如下方式进行分组、排序、检索和重组:row_arr=[]forgrp,grp_dfindf.groupby('ob
我有一个从CSV文件导入到DataFrame的数据表。数据包含大约10个分类字段、1个月列(日期时间格式)，其余为数据系列。如何将日期列转换为跨列轴的索引？ 最佳答案 您可以使用set_index:df.set_index('month')例如:In[1]:df=pd.DataFrame([[1,datetime(2011,1,1)],[2,datetime(2011,1,2)]],columns=['a','b'])In[2]:dfOut[2]:ab012011-01-0100:00:00122011-01-0200:00:00I
我正在努力选择NumPy矩阵每行的特定列。假设我有以下矩阵，我将其称为X:[1,2,3][4,5,6][7,8,9]我还有一个list每行的列索引，我称之为Y:[1,0,2]我需要获取值:[2][4][9]除了索引Y的list，我还可以生成与X形状相同的矩阵，其中每一列都是bool/int0-1范围内的值，表示这是否是必填列。[0,1,0][1,0,0][0,0,1]我知道这可以通过遍历数组并选择我需要的列值来完成。但是，这将在大量数据上频繁执行，这就是为什么它必须尽可能快地运行。因此我想知道是否有更好的解决方案？ 最佳答案 如果你
我面临以下问题，我不确定最佳做法是什么。考虑下表(它会变大):IDPK|giver_idFK|收件人IDFK|日期我正在使用InnoDB，据我了解，它会自动为两个外键列创建索引。但是，我也会做很多查询，我需要匹配以下特定组合:SELECT...WHEREgiver_id=xANDrecipient_id=t。每个这样的组合在表中都是唯一的。在这些列上添加两列索引是否有任何好处，或者理论上两个单独的索引是否足够/相同？ 最佳答案 如果您有两个单列索引，则在您的示例中只使用其中一个。如果您有一个包含两列的索引，则查询可能会更快(您应该衡
MongoDB2.4有一个新功能，我看到周围的每个人都在谈论，所以这是我的问题(对不起，如果它们很简单):MongoDB是否在不指定分片键的情况下管理它们？还是管理员选择key？是否存在出现Hostspot问题或磁盘IO滞后的风险，因为存在Hash一词，而hash是随机的？ 最佳答案 这个想法是，您可以在要用作分片键的字段上创建一个散列索引，该分片键碰巧会产生不良的写入分布(例如，它单调增加并会在最近的条目上创建一个热点)。散列索引中存储的散列是128位md5散列的64位。目标是允许通过键的哈希值进行分片，而无需应用程序了解哈希机制
我可以在pandas的特定列索引处插入一列吗？importpandasaspddf=pd.DataFrame({'l':['a','b','c','d'],'v':[1,2,1,2]})df['n']=0这会将列n作为df的最后一列，但没有办法告诉df将>n开头？ 最佳答案 参见文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.insert.html使用loc=0会在开头插入df.insert(loc,column,value)df=p
如果我有一个多级列索引:>>>cols=pd.MultiIndex.from_tuples([("a","b"),("a","c")])>>>pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=cols)a---+--b|c--+---+--0|1|21|3|4如何删除该索引的“a”级别，所以我最终得到:b|c--+---+--0|1|21|3|4 最佳答案 您可以使用MultiIndex.droplevel:>>>cols=pd.MultiIndex.from_tuples([("a","b"),("a","c"
在R中，当您需要根据可以执行的列名称检索列索引时idx有没有办法对pandas数据帧做同样的事情？ 最佳答案 当然，你可以使用.get_loc():In[45]:df=DataFrame({"pear":[1,2,3],"apple":[2,3,4],"orange":[3,4,5]})In[46]:df.columnsOut[46]:Index([apple,orange,pear],dtype=object)In[47]:df.columns.get_loc("pear")Out[47]:2虽然说实话，我自己并不经常需要这个。通
在R中，当您需要根据可以执行的列名称检索列索引时idx有没有办法对pandas数据帧做同样的事情？ 最佳答案 当然，你可以使用.get_loc():In[45]:df=DataFrame({"pear":[1,2,3],"apple":[2,3,4],"orange":[3,4,5]})In[46]:df.columnsOut[46]:Index([apple,orange,pear],dtype=object)In[47]:df.columns.get_loc("pear")Out[47]:2虽然说实话，我自己并不经常需要这个。通
1iloc[]函数作用iloc[]函数，属于pandas库，全称为indexlocation，即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据。2iloc函数使用df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame数据结构的数据（表1就是df），a是行索引（见表1），b是列索引（见表1）。表1姓名（列索引10）班级（列索引1）分数（列索引2）0（行索引0）小明302871（行索引1）小王303952（行索引2）小方3031001.iloc[a,b]:取行索引为a列索引为b的数据。importpandasdf=pandas.read_csv('a.csv')print(df.iloc[1,
