我有一列时间戳,以秒为单位(从午夜开始),具有纳秒精度,如34200.934549345,34205.735545344,等等,在DataFramedf中.这些时间戳来自2011-01-10的同一天.如何在numpy的DateTime64格式中以纳秒精度转换这些秒？我希望在我的df中有这些条目2011-01-109:30:00.9345493452011-01-10

我有一个pandas.DataFrame,它不会像我期望的那样转动.虽然pivot_table正确地安排了所有事情,但它使用聚合函数来实现这一目标的事实令人反感.另外,pivot_table似乎返回一个不必要的复杂对象而不是一个平面数据框.请考虑以下示例importpandasaspddf=pd.DataFrame({'firstna

我的数据框看起来像这样,只是更大.d={'Col_1':pd.Series(['A','B']),'Col_2':pd.Series(['B','A','C']),'Col_3':pd.Series(['B','A']),'Col_4':pd.S

我有一个DataFramedf,其中每条记录代表一个足球比赛.团队将不止一次出现.我需要计算每个团队得分的某种滚动平均值(好吧,不完全是字母的滚动平均值).datehomeawayscore_hscore_a1662013-09-01FulhamChelsea0

我在这里发布了一个IPython笔记本http:/bviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026我通过标准StatsmodelsOLS和PYMC3与Pandas提供的数据一起工作,顺便说一下,这部分工作得很好.我看不出如何从PYMC3中获得更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线.看来PYMC3模型数

我已经注意到单列数据帧几次令人懊恼(下面的例子);但在大多数其他情况下,单列数据框只是一个系列.有关为什么会返回一列DF的任何押韵或理由吗？例子：1)通过布尔掩码索引列时掩码只有一个真值：df=pd.DataFrame([list('abc'),list('def')],columns=['foo','bar','tar'])mask

我有一个Pandas数据帧如下：incomplete_df=pd.DataFrame({'event1':[1,2,np.NAN,5,6,np.NAN,np.NAN,11,np.NAN,15],'event2':[np.NAN,1,np.NAN,3,4,7,np.NAN,12,np.NAN,17],

与此question类似,我在pandasDataFrame中有一个numpy.timedelta64列.根据上述问题的answer,有一个函数pandas.tslib.repr_timedelta64,可以很好地显示以天,小时：分：秒为单位的timedelta.我想只在几天和几小时内格式化它们.所以我得到的是以下内容：defsilly_format(hours):(d

参见英文答案>pandasconvertsomecolumnsintorows                                    4个我有一个pandas数据帧,有4行和4列–这里是简单的版本：importpandasaspdimportnumpyasnprows=np.arange(1,4,1)values=np.ara

题如何在Pandas中执行按位运算？怎么&适用于整数关于整数&运算符执行按位掩码>>>mask=0b1100#4and8bitson>>>7&mask4怎么&在熊猫工作有没有办法在Pandas中执行按位屏蔽操作？&操作符做了别的事.>>>df=DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8],columns=['data

在Pandas0.14.1中,diff()不会在时间序列的开头生成值.使用diff()似乎不同于cumsum(),它假设NaN==0.我想知道是否有办法让diff()为先前丢失的数据假设为0(因为它是从开始之前丢失)时间序列).例如：>printdf2014-05-01AApple1B

在pandas中,您可以通过基于经典整数位置/行的索引或基于日期时间的索引来访问时间系列的特定位置.可以使用基本算术运算来操纵基于整数的索引,例如,如果我对一个频率为12小时的时间序列有一个integer_index并且我想在此前一天访问该条目,我可以简单地执行integer_index–2.但是

每当我尝试在具有分层索引的数据帧上为iloc提供列表时,我就会收到此ValueError.我不确定我做错了什么或者这是一个错误.我对使用非分层索引的方法使用iloc没有任何问题.这是使用Pandas0.12.0.In[25]:dfOut[25]:DEFax-1.050681-0.084306

我有以下代码,但不太明白为什么它会抛出警告.我已经阅读了documentation,但仍然无法理解为什么这种用法会导致警告.任何见解将不胜感激.>>>df=pandas.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[11,22,33,44,55,66,77]})>>>reduced_df=df[df['a']>3]>>>reduc

我有一个简单的pandas数据帧,可以在不同的时间进行测量：volumet2013-10-1302:45:00172013-10-1305:40:00382013-10-1309:30:00292013-10-1311:40:00252013-10-1312:50:00112013-10-1315:00:00172013-10-1

我看了下面的问题：Applymultiplefunctionstomultiplegroupbycolumns我有数据p.datep.instrumentp.sector\113722013-02-1500:00:00AHealthCare113732013-02-1500:00:00AA