根據條件對多列應用定義 - python

[英]Apply definition on multiple columns based on conditions- python

我有 dataframe，當一列等於“02”時，我想要將定義應用於其他 5 列。 這是我的代碼： 我收到此錯誤：“ValueError：使用可迭代設置時必須具有相等的 len 鍵和值” 但是當我只在 2 列上應用 def 時，這段代碼有效： 我該如何解決這個錯誤？ 提前致謝。 ...

如何過濾包含特定時間的日期和時間的 pandas dataframe 列？

[英]How can I filter pandas dataframe column that contains both date and time for specific times?

Pandas dataframe 日期&時間過濾嘿團隊：腳本的整個想法是在指定時間訪問鏈接 ["20,00": "20,30": "22,15": "22,45": "23,30": "00 ,00": "01,45": "02,30": "03,00": "03.30"] 並按腳本運行 ...

使用 dataframe 中的 4 列創建層次結構 - pandas

[英]Creating hierarchy using 4 columns in dataframe - pandas

Dataframe在下方 我需要像這樣添加一個額外的列層次結構： 我正在查看的規則如下： 只為填充了過濾器值的行填充層次結構列，行的 rest 不需要完成層次結構。 當找到過濾值不是 null 的行時，查找其 parentID，然后在 ID 列中搜索此 parentid。 當發現隱居繼續往上走時 ...

如何用常規 dataframe 中的值替換 multiIndex dataframe 中的級別 2？

[英]How to replace level 2 in a multiIndex dataframe with values from a regular dataframe?

我正在編寫一個算法來處理工作中的客戶以進行一些數據分析，我按用戶 ID 將數據分組為我的級別 1，然后按月份分組為我的級別 2。 然后我按用戶對數據進行一些處理工作，這涉及到每月的時間序列。 除了最后一步，我下面的代碼完全符合我的需要。 如何用 output 中處理后的時間序列數據重載原始數據？ ...

來自DataFrame的groupby操作

[英]Groupby operation from DataFrame

我對以下使用groupby的情況感到困惑。 情況1和2有什么區別？ 我明白DataFrame.groupby會返回DataFrameGroupby object。但是情況1怎么還停留在DataFrame類型呢？ 數據是 DataFrame 從 pandas sql 結合幾張表查詢 我將數據分組並刪除 ...

如何將左表轉換為匯總表？

[英]How can I convert a left table into a summary table?

如何將左表轉換為右表？ 我嘗試使用 get dummies function 將值轉換為 0 和 1。之后我不知道如何進行。 ...

確保連續觀察之間的最小時間間隔 Pandas dataframe

[英]Ensuring a minimum time interval between successive observations in a Pandas dataframe

我有一個按日期列排序的 pandas dataframe。 但是，我希望確保觀察之間的最小時間間隔。 為簡單起見，這個 window 是 10 分鍾，這意味着如果我的第一次觀察發生在上午 8:05，那么第二次觀察必須至少發生在上午 8:15。 必須從 dataframe 刪除在上午 8:05-8: ...

基於變量名中的相同后綴在循環中合並多個數據幀

[英]Merging multiple dataframes in loop based on same suffix in variable names

當后綴相同時，我想將來自 demand_dataframe_list 的數據幀與 supply_dataframe_list 合並。demand_dataframe_list = [data_Market1, data_Market2] supply_dataframe_list = [df_su ...

object.__init__() 在嘗試導入 Forecaster 時只接受一個參數錯誤

[英]object.__init__() takes exactly one argument error when trying import Forecaster

我收到這個錯誤 當我試圖在 Jupyter notebook 中運行它時： from greykite.framework.templates.forecaster import Forecaster 期待Forecaster順利導入 ...

如何使用列名未知的 f 字符串模板在 pandas dataframe 中創建新列？

[英]How can I create a new column in a pandas dataframe using a f-string template with unknown column names?

我想編寫一個腳本/函數來處理一個相當通用的 pandas dataframe。數據幀是兩個數據幀之間pd.merge()操作的結果，其中一個由用戶以 CSV 文件的形式提供具有任意列。 我知道所有的值都是文本，但僅此而已。 我想根據其他列的組合值在 dataframe 中創建一個新列。 當列名已知 ...

使用 MultiIndex 緩慢搜索大型 DataFrame

[英]Searching a large DataFrame with a MultiIndex slow

我有一個大的 Pandas DataFrame（~800M 行），我在一個MultiIndex上建立了索引，它有兩個索引，一個 int 和一個日期。 我想根據我擁有的整數列表（大約 10k）檢索 DataFrame 行的子集。 整數與多索引的第一個索引匹配。 多索引是唯一的。 我嘗試的第一件事是對 ...

seaborn 熱圖中的自定義 xticks

[英]Custom xticks in seaborn heatmap

我有以下熱圖（只是一個最小的工作示例，我的數據量很大！） 我怎樣才能把 xticks 只放在那些所有rows>=2的地方？ 在此示例中，它意味着僅放置“1”xtick 因此，在此圖像中不應出現“0”和“2”列名稱，只能出現“1”，因為這是所有值都大於或等於 2 的列。 問題是 x 軸變得太擁 ...

將文本字段中的多個日期/時間值提取到新的變量列中

[英]Extract multiple date/time values from text field into new variable columns

我有 dataframe - 見下文。 這只是完整日期框架的一個片段，每個行/IDS 中都有更多文本和日期/時間。 如您所見，每個日期/時間前后的文本是隨機的。 我想從 RESULT 列中提取格式為MM/DD/YYYY HH:MM的所有日期/時間，並將每個相應的日期/時間放入它們自己的列中。 ...

當 DataFrame 中的一天不返回值時將 NaN 放入

[英]Putting NaN when a day in a DataFrame doesn't return a value

我想獲取數據框中每一天的“15:30:00.0”行中的最后一個，但正如您在 16 號看到的那樣，我們沒有獲取從 13:00:00.0 到 15 的任何行： 30:00.0 我的DataFrame： 如果我使用下面的代碼來嘗試拉間隔： Output： 是否可以將 Nan 或其他東西放在那里，以便它識 ...

在 Heroku 上安裝 pandas 崩潰

[英]Installing pandas on Heroku crashes

由於 pandas 依賴項，我正在部署到 Heroku 的 python 腳本每次嘗試構建部署時都會崩潰。 我已經嘗試更改 python 運行時版本，將版本保留在 requirements.txt 之外，但它仍然不起作用。 我們如何安裝 pandas？ 這是日志： 更改版本沒有任何作用。 ...

fillna 僅在一列中，其中其他兩列來自不同的數據框 python

[英]fillna in one column only where two other columns are equal from different data frames python

我正在嘗試使用自定義表中的信息更新我的主人 data.table。 其中 mt.type 為 null 當 mt.item = ct.item 時更新 mt.type 在 inte.net 上，我找不到根據與主數據框和另一列不同的匹配列來更新數據框中的一列的解決方案。 我想也許我需要這樣的東西，但 ...

如何使用 pandas 擴展 groupby 表以重復行

[英]How to use pandas to expand a groupby table to have the rows repeated

我有按以下方式分組的數據： 前我想將 dataframe 展開以取消分組，形成如下圖所示的表格： 后重復這些項目以獲得更簡單的表格的最佳方法是什么？ 我曾嘗試使用 unstack，但我希望列保持與當前相同。 ...

Python pandas 較低的數據 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'lower'

[英]Python pandas lower data AttributeError: 'Series' object has no attribute 'lower'

我想降低從 pandas 工作表中獲取的數據並修剪所有空格，然后尋找相等性。 代碼如上。 它說 pandas 系列沒有較低的方法。 但我需要通過 pandas 框架在 A 列內搜索數據，同時將所有字母降低為小號和空格修剪。 任何其他想法，我怎樣才能在 pandas 中實現？ ...

將列 pandas 中的所有值重命名為值列表

[英]Rename all values in column pandas base a list of values

我有這個列表列表 = [['Lost Summoner Kitty', 70], ['Ironbound', 4000]] 我還有這個 dataframe： 我想找到一種通用方法，用他在上一個列表中的名字替換 item_id integer ...

根據最接近的索引匹配行

[英]Match rows based on closest index

我有兩個不同的數據框： 數據框1： Dataframe 2： 現在，我正在嘗試根據兩個索引（芯片和核心）之間的直接匹配以及與時鍾速度的最接近匹配來匹配這兩個數據幀，以獲取“平均瓦特空閑”列。 基本上，dataframe1 中的第一行有 ['PhysicalWindows1', 1, 8, 3400 ...