Результаты поиска по запросу "pandas"
Спасибо ! Это было именно то, что я хотел!
я есть такой кадр данных: df = pd.DataFrame(pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],columns=["X_a","Y_b","X_b","Y_a"])) X_a Y_b X_b Y_a 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12Теперь я в основном то, что для создания кадра данных с ...
Подход df.apply:
вая панды DataFrame, как показано ниже: import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd.DataFrame.from_dict( {'row': ['a','b','c','d','e','y'], 'a': [ 0, -.8,-.6,-.3, .8, .01], 'b': [-.8, 0, .5, .7,-.9, .01], 'c': ...
в дальние группы.
оложим, у меня есть большой фрейм данных, как это: A B C 27/6/2017 4:00:00 928.04 4.83 27/6/2017 4:20:00 927.71 4.61 27/6/2017 4:40:00 928.22 4.49 27/6/2017 5:00:00 898.74 3.81 27/6/2017 5:20:00 895.16 3.55 27/6/2017 5:40:00 895.05 3.4 27/6/2017 ...
Да, точно. Ты прав.
ук Юпитера возвращает это предупреждение: *C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:337: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value ...
пост, не стесняйтесь редактировать :)
тот интересный API называетсяIntervalindex новый в 0.20, который позволяет вам создавать индекс интервалов. Даны некоторые примеры данных: data = [(893.1516130000001, 903.9187099999999), (882.384516, 893.1516130000001), (817.781935, ...
будет вашим желаемым выходом.
import pandas as pd import numpy as np pb = {"mark_up_id":{"0":"123","1":"456","2":"789","3":"111","4":"222"},"mark_up":{"0":1.2987,"1":1.5625,"2":1.3698,"3":1.3333,"4":1.4589}} data ...
Как насчет корректировки начальных начальных и конечных значений, а не только денежных потоков?
я есть DataFrame с непредсказуемыми денежными потоками и непредсказуемой продолжительностью периода, и мне нужно сгенерировать обратный IRR. Делать это в Excel довольно просто, используя решатель, задаваясь вопросом, есть ли хороший способ ...
Еще одна работа вокруг:
отрим этот простой фрейм данных: a b 0 1 2 1 2 3Я выполняю.apply в качестве таких: In [4]: df.apply(lambda x: [x.values]) Out[4]: a [[140279910807944, 140279910807920]] b [[140279910807944, 140279910807920]] dtype: object In ...
Это похоже на ответы, которые уже были даны полгода назад, и не работает. Пожалуйста, попробуйте на примере данных в следующий раз.
аюсь отфильтровать df, используя несколько логических переменных, которые являются частью df, но не смогли этого сделать. Пример данных: A | B | C | D John Doe | 45 | True | False Jane Smith | 32 | False | False Alan Holmes | 55 | False | True ...
stackoverflow.com/questions/961162/...
рабатываю приложение с Python и QT GUI. Мне нужно импортировать файл вDataFrame, Я используюQFileDialog.getOpenFileName чтобы получить путь и имя файла, чтобы открыть его сpandas.read_csv метод. Все работает хорошо, пока я не получу путь со ...