Результаты поиска по запросу "pandas"
@AlhpaDelta Где вы получаете эту ошибку?
я есть такой кадр данных: df = pd.DataFrame({ 'Client':['A','B','C','D','E'], 'Revenue':[100,120,50,40,30], 'FYoQ':['FY','Q','Q','Q','FY'], 'Quarter':[np.nan,1,3,4,np.nan], 'Year':[2017,2016,2015,2017,2016] })Как разделить фрейм данных, чтобы ...
Попробуйте сбросить индекс:
от вопрос уже есть ответ здесь: Панды Слияния 101 [/questions/53645882/pandas-merging-101] 1 ответIn [88]: c Out[88]: Address Name CustomerID 10 Address for Mike Mike 11 Address for Marcia Marcia In [89]: c.index Out[89]: Int64Index([10, 11], ...
Однако лично не рекомендуется вызывать излишнее количество.
я есть pandas dataframe, в котором один из столбцов содержит списки разной длины. Решения для разнесения списков в пандах предполагают, что списки, предназначенные для разнесения, имеют одинаковую длину. Это мой дф: Dep Exp Fl-No Shared Codes 0 ...
Вы также можете полагаться исключительно на модули pandas datetime для своей функции, а не на отдельный импорт
енить Я заметил, что я ввел время не так, как я планировал. Я конвертировал время после 12 часов в 24-часовое соглашение. Тем не менее, ответ unutbu должен быть ясен. - 2-й править. Я изменил данные, чтобы сделать лучший пример. Ниже приведен ...
Абсолютно идеально. Спасибо, что поделились своим кодом. Использование regexpr () кажется только для возврата первого совпадения, но использование gregexpr () возвращает все совпадения. Как раз то, что я искал.
сех целей я являюсь пользователем Python и использую библиотеку Pandas ежедневно. Именованные группы захвата в регулярных выражениях чрезвычайно полезны. Так, например, относительно тривиально извлекать вхождения определенных слов или фраз и ...
Приятно! Не знал об этом. (+1)
аюсь следующий код df = pd.DataFrame([[23, 52], [36, 49], [52, 61], [75, 82], [97, 12]], columns=['A', 'B']) df['C'] = np.where(df['A'] > df['C'].shift(), df['A'], df['C'].shift()) print(df)Предположение, что первымdf['C].shift() операция должна ...
интервалы представляют интервалы: 0-4 - один интервал, 5-6 - один интервал и т. д. Соответствующие метки - "плохие", "нормальные" и т. д.
рагмент: test = pd.DataFrame({'days': [0,31,45]}) test['range'] = pd.cut(test.days, [0,30,60])Выход: days range 0 0 NaN 1 31 (30, 60] 2 45 (30, 60]Я удивлен, что 0 не в (0, 30], что я должен сделать, чтобы классифицировать 0 как (0, 30]?
Именно то, что я пытался достичь. Спасибо
я есть датафрейм, который выглядит следующим образом user item \ 0 b80344d063b5ccb3212f76538f3d9e43d87dca9e The Cove - Jack Johnson 1 b80344d063b5ccb3212f76538f3d9e43d87dca9e Entre Dos Aguas - Paco De Lucia ...
Спасибо unutbu! Когда я заполняю NAN с -99, все значения возвращаются к int.
я есть два CSV-файла, и все числовые поля являются целыми, без десятичных. Когда я использую функцию слияния pandas для объединения двух фреймов данных, я обнаружил, что поля int в одном фрейме данных стали десятичными, почему это происходит? ...
будет использовать эту функцию вместо read_clipboard, и попытаться проверить ее или даже добавить больше возможностей
ваяфрейм данных, как это [https://stackoverflow.com/questions/17921010/how-to-query-multiindex-index-columns-values-in-pandas] : C A B 1.1 111 20 222 31 3.3 222 24 333 65 5.5 333 22 6.6 777 74Как мне прочитать это с помощьюpd.read_clipboard? Я ...