Questions tagged «pandas»

我在终端上经常使用Series和DataFrames。__repr__系列的默认值返回精简的样本，具有一些头和尾值，但其余部分丢失。 有没有一种内置方法可以漂亮地打印整个Series / DataFrame？理想情况下，它将支持适当的对齐方式，可能支持列之间的边界，甚至可能对不同列进行颜色编码。

650 python  pandas  dataframe 

有人可以解释这三种切片方法有何不同吗？ 我看过文档，也看过这些 答案，但仍然发现自己无法解释这三者之间的区别。在我看来，它们在很大程度上似乎是可互换的，因为它们处于切片的较低级别。 例如，假设我们要获取的前五行DataFrame。这三者如何运作？ df.loc[:5] df.ix[:5] df.iloc[:5] 有人可以提出三种用法之间的区别更清楚的情况吗？

635 python  pandas  indexing  dataframe 

背景 我刚刚将熊猫从0.11升级到0.13.0rc1。现在，该应用程序弹出了许多新警告。其中之一是这样的： E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE 我想知道到底是什么意思？我需要改变什么吗？ 如果我坚持使用该如何警告quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE？ 产生错误的功能 def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str): """decode the webpage and return dataframe""" from cStringIO import StringIO str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str) quote_df …

629 python  pandas  dataframe  chained-assignment 

有没有办法在交互式或脚本执行模式下扩大输出的显示？ 具体来说，我describe()在pandas上使用该功能DataFrame。当DataFrame5列（标签）宽时，我得到了所需的描述性统计信息。但是，如果DataFrame具有更多列，则统计信息将被抑制，并返回如下所示的内容： >> Index: 8 entries, count to max >> Data columns: >> x1 8 non-null values >> x2 8 non-null values >> x3 8 non-null values >> x4 8 non-null values >> x5 8 non-null values >> x6 8 non-null values >> x7 8 non-null values 无论是6列还是7列，都会给出“ 8”值。“ 8”是什么意思？ …

622 python  pandas  printing  column-width 

我有以下DataFrame： daysago line_race rating rw wrating line_date 2007-03-31 62 11 56 1.000000 56.000000 2007-03-10 83 11 67 1.000000 67.000000 2007-02-10 111 9 66 1.000000 66.000000 2007-01-13 139 10 83 0.880678 73.096278 2006-12-23 160 10 88 0.793033 69.786942 2006-11-09 204 9 52 0.636655 33.106077 2006-10-22 222 8 66 0.581946 38.408408 2006-09-29 …

506 python  pandas 

我从这样的输入数据开始 df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) 打印时显示为： City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 Seattle Mallory 4 Seattle Bob 5 Portland Mallory 分组非常简单： g1 = df1.groupby( …

494 python  pandas  dataframe  pandas-groupby  multi-index 

我在Python中使用熊猫有20 x 4000数据框。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为periodmake Year = 2000和quarter= q2into 的变量2000q2。 有人可以帮忙吗？

485 python  pandas  numpy  dataframe 

在Python Pandas中，检查DataFrame是否具有一个（或多个）NaN值的最佳方法是什么？ 我知道函数pd.isnan，但是这会为每个元素返回一个布尔值的DataFrame。此处的帖子也无法完全回答我的问题。

482 python  pandas  dataframe  nan 

我创建了一个Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) 并得到这个 y NaN NaN B NaN NaN Na 然后，我想为特定的单元格赋值，例如行“ C”和列“ x”。我期望得到这样的结果： y NaN NaN B NaN NaN C 10 NaN 使用此代码： df.xs('C')['x'] = 10 但内容df没有改变。再次仅NaN在DataFrame中。 有什么建议么？

477 python  pandas  dataframe 

您能否通过基本示例告诉我何时使用这些矢量化方法？ 我看到这map是一种Series方法，而其余都是DataFrame方法。我糊涂了约apply和applymap，虽然方法。为什么我们有两种将函数应用于DataFrame的方法？同样，简单的例子可以很好地说明用法！

465 python  pandas  dataframe  vectorization 

我对知道如何将熊猫数据框转换为NumPy数组感兴趣。 数据框： import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, 0.2, 0.2, np.nan, np.nan] c = [np.nan, 0.5, 0.5, np.nan, 0.5, 0.5, np.nan] df = pd.DataFrame({'A': a, …

465 python  arrays  pandas  numpy  dataframe 

我从这里的pandas DataFrame文档开始：http ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 我想用时间序列类型的计算中的值迭代地填充DataFrame。所以基本上，我想用列A，B和时间戳记行（全为0或全部为NaN）初始化DataFrame。 然后，我将添加初始值，然后遍历此数据，计算出大约某行之前的新行row[A][t] = row[A][t-1]+1。 我目前正在使用下面的代码，但是我觉得这很丑陋，必须有一种直接使用DataFrame进行此操作的方法，或者通常来说是一种更好的方法。注意：我正在使用Python 2.7。 import datetime as dt import pandas as pd import scipy as s if __name__ == '__main__': base = dt.datetime.today().date() dates = [ base - dt.timedelta(days=x) for x in range(0,10) ] dates.sort() valdict = {} symbols = ['A','B', 'C'] for symb in …

461 python  dataframe  pandas 

我有数据，我想在其中找到数量NaN，以便如果它小于某个阈值，我将删除此列。我看了一下，但是找不到任何功能。有value_counts，但对我来说会很慢，因为大多数值是不同的，并且我只想计数NaN。

459 python  pandas  dataframe 

我有一个数据框如下 itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 65211 68 421 2012-09-09 00:00:00 29424 69 421 2012-09-16 00:00:00 29877 70 421 2012-09-23 00:00:00 30990 71 421 2012-09-30 00:00:00 61303 72 485 2012-09-09 00:00:00 71781 73 485 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 485 2012-09-23 00:00:00 11072 75 485 2012-09-30 00:00:00 113702 76 …

457 python  pandas  dataframe 

这似乎很明显，但是我似乎无法弄清楚如何将数据帧的索引转换为列？ 例如： df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 至， df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596

454 python  pandas  dataframe