Resultados de la búsqueda a petición "pandas"
Interpolar solo si solo NaN
¿Hay alguna forma en los pandas para interpolar solo puntos de datos faltantes? Es decir, si hay más de 2 NaN consecutivos, me gustaría dejarlos solos. entonces, como ejemplo: s = pd.Series([1, None, 2, 3, None, None, 4.5]) ...
Eliminar múltiples espacios en blanco en el marco de datos
¿Cómo elimino múltiples espacios entre dos cadenas en python? p.ej:- "Bertug 'here multiple blanks' Mete" => "Bertug Mete"a "Bertug Mete"La entrada se lee desde un archivo .xls. He intentado usar split () pero no parece funcionar como se ...
¿Cómo configurar los xticks legibles en la cuadrícula facetaria de Seaborn?
Tengo este gráfico de un marco de datos con facetgrid de seaborn: import seaborn as sns import matplotlib.pylab as plt import pandas import numpy as np plt.figure() df = pandas.DataFrame({"a": map(str, np.arange(1001, 1001 + 30)), "l": ["A"] * ...
Apilando y formando rebanadas de DataFrame (pandas) sin bucles
Tengo un DataFrame de la siguiente forma: var1 var2 var3 day 0 -0.001284819 0.00138089 1.022781 1 1 -0.001310201 0.001377473 1.022626 1 2 -0.001330947 0.001374873 1.022477 2 3 -0.0013596 0.001430423 1.022385 2 4 -0.001361913 0.00144389 1.02228 3 ...
Pandas Left Outer Join resulta en una tabla más grande que la izquierda
Por lo que entiendo sobre una combinación externa izquierda, la tabla resultante nunca debería tener más filas que la tabla izquierda ... Avíseme si esto está mal ... Mi tabla izquierda es 192572 filas y 8 columnas. Mi tabla de la derecha es ...
¿Cómo usar `style` junto con las clases` to_html` en un DataFrame?
Tengo un DataFrame como df = pd.DataFrame(np.random.randn(10).reshape(2, 5)) df # 0 1 2 3 4 # 0 -0.067162 -0.505401 -0.019208 1.123936 0.087682 # 1 -0.373212 -0.598412 0.185211 0.736143 -0.469111Estoy tratando de generar este DataFrame como ...
Pandas - soltar columna de NaN's
Me doy cuenta de que caerNaNs de un marco de datos es tan fácil comodf.dropna pero por alguna razón eso no funciona en el mío y no estoy seguro de por qué. Aquí está mi marco de datos original: fish_frame1: 0 1 2 3 4 5 6 7 0 #0915-8 NaN NaN NaN ...
Cómo usar las funciones de Pandas rolling_ * con miras al futuro
Supongamos que tengo una serie de tiempo: In[138] rng = pd.date_range('1/10/2011', periods=10, freq='D') In[139] ts = pd.Series(randn(len(rng)), index=rng) In[140] Out[140]: 2011-01-10 0 2011-01-11 1 2011-01-12 2 2011-01-13 3 2011-01-14 4 ...
Cómo tener grupos de barras apiladas con pitón (pandas)
Así es como se ve mi conjunto de datos: In [1]: df1=pd.DataFrame(np.random.rand(4,2),index=["A","B","C","D"],columns=["I","J"]) In [2]: df2=pd.DataFrame(np.random.rand(4,2),index=["A","B","C","D"],columns=["I","J"]) In [3]: df1 Out[3]: I J A ...
Conversión entre objetos de fecha y hora y marcas de fecha y hora de Pandas
Tengo lo siguiente: > date1 Timestamp('2014-01-23 00:00:00', tz=None) > date2 datetime.date(2014, 3, 26)y sigo leyendoesta respuesta [https://stackoverflow.com/a/13753918/283296]que podría usarpandas.to_datetime() para convertir deTimestamps ...