pandas 相关问题

Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，例如统计数据，实验科学结果，计量经济学或金融学中常见的数据框架，多维时间序列和横截面数据集。 Pandas是Python中主要的数据科学库之一。

在我的下面的数据集中，我需要找到唯一的序列并为它们分配序列号。数据集：用户年龄maritalstatus产品A年轻人结婚111 B年轻人结婚222 C年轻单身...

python pandas

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我有像这样的数据框+ ---- + ------------ + ------------ + ------------ + | | |类型|付款| + ---- + ------------ + ------------ + ------------ + | id | res_number | | ...

python pandas dataframe

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Jupyter笔记本选择旧版numpy

我正在使用python 2.7.6并尝试导入pandas但是Jupyter笔记本给了我以下错误 - ImportError Traceback（最近一次调用last）in（）---...

python python-2.7 pandas numpy jupyter-notebook

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在熊猫中排序两次

我有一个数据框A有三列：'id'，'value'和'date'。我正在通过id做一个groupby，并注意到一些奇怪的事情：如果我为具有给定id的行执行两个连续排序，首先按值...

python pandas sorting

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计算pandas数据帧中最近的零

date_0 = list（pd.date_range（'2017-01-01'，periods = 6，freq ='MS'））date_1 = list（pd.date_range（'2017-01-01'，periods = 8，freq =' MS'））data_0 = [9,8,4,0,0,0] data_1 = [9,9,0,0,0,7,0,0] id_0 = [...

pandas dataframe group-by

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在pandas系列中将多索引连接成单个索引

我有一个pandas.Series with multiindex：index = pd.MultiIndex.from_tuples（[（'one'，'a'），（'one'，'b'），（'two'，'a'），（'两个'，'b'）]）s = pd.Series（np.arange（1.0,5.0）......

python pandas

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计算标记的特定块

我想根据LabelID属性计算数据帧中“1”块的数量。例如，给定以下数据帧：DF输入：eventTime velocity ...

python pandas dataframe

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在Matplotlib绘图x轴上获取日期格式

我使用以下代码生成一个图：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt index = pd.date_range（'2018-01-01'，periods = 200）data = pd.Series（np.random .randn（200），...

python pandas matplotlib

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对Pandas中的分组数据应用文本解析

我有一个如下所示的数据框：[A]，[B]，[C] 22：16070003,16070.00300,0.000000 22：16072033,16072.03300,0.000000 22：16079732,16079.73200,0.000000 22：16079770,16079.77000,0.000000 22： 16123812，...

python pandas group-by

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当有两个以上的条件时，使用.map（）函数取决于另一列的值[重复]

我有以下数据帧：基因样品SQ测定0 FAM coop1 842.400000 SIQ 1 FAM 2 NaN SIQ 2 HEX 2 NaN ...

python pandas dataframe mapping

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如何在pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy中以相反的顺序使用for循环？

我有一个pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象，iter_gb包含客户行程。样本数据看起来像。行程之后它包含6列，这些列并不重要。 ...

python pandas

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在groupby下使用pandas dt函数

我有一个列'dateTime'，我试图实现以下（没有gropuby工作）：df ['time_of_day_10'] = df ['dateTime']。dt.floor（'10min'）df ['time_of_day_30'] = df ['dateTime']。dt ....