Результаты поиска по запросу "pandas"
В некотором смысле имеет смысл, что вы можете маркировать кортежи, как это ... приятно.
я есть df, который я группирую по двум столбцам. Я хочу посчитать каждую группу последовательно. Код ниже подсчитывает каждую строку в группе последовательно. Это кажется легче, чем я думаю, но не могу понять это. df = pd.DataFrame({ 'Key': ...
@Corrumpo, если это так, используя len (['C', 'D']) для замены 2 :-)
то я хочу добавить столбцы данных и заполнить их (все строки соответственно) одним значением. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.array([[1,2],[3,4]]), columns = ["A","B"]) arr = np.array([7,8]) # this is what I would ...
но получил эту ошибку:
я есть некоторые данные, которые выглядят так, и называются «test_df» ID Year Value Value2 0 A 2012 1 4 1 A 2012 2 5 2 A 2013 4 6 3 A 2013 5 7 4 B 2014 6 8 5 B 2014 7 4 6 B 2013 8 8Я хочу, чтобы это выглядело так: ID Year Value_avg Value2_avg A ...
Кроме того
у расширить список в определенном столбце (в примере column_x) до нескольких строк. Так df = pd.DataFrame({'column_a': ['a_1', 'a_2'], 'column_b': ['b_1', 'b_2'], 'column_x': [['c_1', 'c_2'], ['d_1', 'd_2']] })должны быть преобразованы ...
@jpp Я добавил версии, а также ссылки на исходный код (по крайней мере, для нетривиальных функций). Да, профилирование строк прекрасно, если это чистый код Python. Но это становится действительно сложно с кодом Cython / C.
я естьpandas.Series содержащие целые числа, но мне нужно преобразовать их в строки для некоторых последующих инструментов. Итак, предположим, у меня былSeries объект: import numpy as np import pandas as pd x = pd.Series(np.random.randint(0, ...
таким пользователем Майк:
аюсь сформировать сюжет за 6 месяцевпрокаткаКоэффициент Шарпа с использованием Python с Pandas / NumPy. Мои входные данные ниже: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ...
на самом деле использовать
ая на вопросВекторизованный расчет Pandas Dataframe [https://stackoverflow.com/questions/49162819/vectorize-calculation-of-a-pandas-dataframe/49163208?noredirect=1#comment85333650_49163208] Я заметил интересный вопрос, касающийся ...
Второй подход - именно то, что мне нужно. Спасибо
уйста, учтите это df: df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[1,2], 'c':[1,2], 'd':[1,2], 'e':[1,2], 'f':[1,2], 'g':[1,2], 'h':[1,2]}) a b c d e f g h 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2Как выбрать 1-й, 4-й и 5-й и 7-й столбцы? Что я ...
Я думаю, что более читабельным, например.
от вопрос уже есть ответ здесь: Реверсивная кодировка «одна горячая» в Pandas [/questions/38334296/reversing-one-hot-encoding-in-pandas] 5 ответовУ меня есть датафрейм со следующим общим макетом: id,ind_1,ind_2_ind_3 1,0,1,0 1,1,0,0 2,0,1,0 ...
По сравнению с лучшим методом с использованием matplotlib из ответа 7,7 мс на связанный вопрос он все еще в 20 раз лучше.
быстрый способ отобразить скаляры в шестнадцатеричные цвета в Python: import matplotlib import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcol np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.rand(20000,1)) df.head() 0 0 0.548814 1 0.715189 2 ...