Resultados da pesquisa a pedido "pandas"

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Dificuldades de computação em Pandas depois de usar groupby leva a resultados inesperados

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A computação se diferencia em grupos de um dataframe

Digamos que eu tenha um dataframe com 3 colunas: Data, Ticker, Value (sem índice, pelo menos para começar). Eu tenho muitas datas e muitos tickers, mas cada

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Pandas e unicode

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Como obter linhas no quadro de dados do pandas, com valores máximos em uma coluna e manter o índice original?

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Armazenando python puro datetime.datetime no DataFrame do pandas

Desde amatplotlib não suportaou [https://github.com/pydata/pandas/issues/8113] pandas.TimeStamp ou [https://stackoverflow.com/questions/22048792/how-do-i-display-dates-when-plotting-in-matplotlib-pyplot] numpy.datetime64, e hásem soluções ...

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read_sql do pandas com parâmetros e operador curinga

Eu estou tentando recuperar dados do sql através de python com o código: query = ("SELECT stuff FROM TABLE WHERE name like %%(this_name)s%") result = pd.read_sql(query,con=cnx,params={'this_name':some_name})O código acima funciona perfeitamente ...

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Média Móvel - Pandas

Gostaria de adicionar um cálculo de média móvel às minhas séries temporais de câmbio. Dados originais de Quandl Exchange = Quandl.get ("BUNDESBANK / BBEX3_D_SEK_USD_CA_AC_000", authtoken = "xxxxxxx") Value Date 1989-01-02 6.10500 1989-01-03 ...

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Converta a string 2.90K em 2900 ou 5.2M em 5200000 no dataframe do pandas

Precisa de ajuda no processamento de dados dentro de um quadro de dados do pandas. Qualquer ajuda é bem-vinda. Eu tenho dados OHCLV no formato CSV. Carreguei o arquivo no dataframe do pandas. Como converter a coluna de volume de 2,90K para 2900 ...

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pandas obter média de um groupby

Estou tentando encontrar o custo médio mensal por user_id, mas só consigo obter o custo médio por usuário ou o custo mensal por usuário. Como eu agrupo por usuário e mês, não há como obter a média do segundo grupo por mês, a menos que eu ...

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Qual é o significado do atributo "axis" em um DataFrame do Pandas?

Tomando o seguinte exemplo: >>> df1 = pd.DataFrame({"x":[1, 2, 3, 4, 5], "y":[3, 4, 5, 6, 7]}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) >>> df2 = pd.DataFrame({"y":[1, 3, 5, 7, 9], "z":[9, 8, 7, 6, 5]}, index=['b', 'c', 'd', 'e', 'f']) >>> ...