我有一个使用aiohttp和pandas编写的pythonweb服务来执行一些基本的pandas操作.我尝试使用pypy3.5-9.0docker(https://hub.docker.com/_/pypy/)运行它并且性能非常慢与使用python3.6dockerimage运行时相连的是调用堆栈中每个函数花费时间的截图,看起来像是一切很慢…..任何线

我正在尝试从pandasDataFrame构建一个类.我只想向DataFrame类添加属性“name”.但是下面的代码会产生递归最大深度误差.哪种方式可以使它工作？谢谢importpandasaspdclassDatFrame(pd.DataFrame):def__init__(self,name,data=None,index=None,columns=None,

我有一个csv文件,其中包含多个包含空字符串的列.在将csv读入pandas数据帧后,空字符串将转换为NaN.现在我想将一个字符串标签附加到已经存在于列中的字符串,但仅添加到其中包含某些值的字符串而不是那些具有NaN的字符串这就是我想要做的：withopen('file1.csv','r')asfile:

我想基于控制表(fillna_mean)使用列均值和var1作为索引来填充DataFrame(df)列(var4)中的NaN值.在数据帧中,我希望它们在var1上匹配.我试过用fillna做这个,但我不能让它一直工作.如何使用df.var1作为索引匹配fillna_mean.var1以智能方式执行此操作？DF：df=pd.DataFrame({'var1':

最近我注意到,如果你有这样的数据帧df：ABC00Boat4511NaN1222Cat633Moose2144Boat43您可以使用pd.get_dummies自动编码分类数据：df1=pd.get_dummies(df)这产生了这个：ACB_BoatB_CatB_Moose0045

关于新的.rolling和.ewm方法.我正在使用熊猫0.19.0.>>>df=pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,3,4,5],'B':[1,2,3,np.nan,4,5]})>>>dfAB01.01.012.02.02NaN3.033.0NaN44.04.055.05.0>>

我试图在swarmplot的顶部使用seaborn的pointPlot绘制组明智的中值.即使我将pointPlot称为第二个,点图也会在swarmplot后面结束.如何更改“图层顺序”以使点图位于swarmplot前面？datDf=pd.DataFrame({'values':np.random.randint(0,100,100)})datDf['group']=np.random.randint(0,

参见英文答案>Pandasto_csvcallisprependingacomma                                    1个我的DataFrame包含两列名为“a”,“b”的列.现在,当我创建此DataFrame的csv文件时：df.to_csv(‘myData.csv’)当我在一个excel文件中打

我有一个看起来像csv(headers=第一行)：name,a,a1,b,b1arnold,300311,arnld01,300311,arnld01sam,300713,sam01,300713,sam01当我跑：df=pd.read_csv('file.csv')列a和b的末尾附有.0,如下所示：df.head()name,a,a1,b,b1arnold,300311.0,arnld01,300311.0,arnld01sam,3

我想删除包含字符串“第四季度结束”的行之后的所有行.目前,这是第474行,但它会根据游戏而改变.frombs4importBeautifulSoupimportrequestsimportpandasaspdimportreurl="http://www.espn.comba/playbyplay?gameId=400900395"r=requests.get(url)data=r.t

我正在尝试读取1.2G的CSV文件,其中包含25K条记录,每条记录包含一个id和一个大字符串.但是,大约10K行,我收到此错误：pandas.io.common.CParserError:Errortokenizingdata.Cerror:outofmemory这看起来很奇怪,因为VM有140GBRAM,而在10K行时内存使用率只有1％左右.这是我

所以我有一个50列和400行数据框,包含所有数字.我试图仅显示具有超出预定义范围的值的列(即仅显示不在-1到3之间的值).到目前为止,我有：df[(df.T>3).all()]要显示大于2的值,我可以将整数更改为其他感兴趣的数字,但我可以写一些东西来显示超出范围的数字(即显示所有具有-1到3范

有没有办法,不使用循环,使用dict重新索引DataFrame？这是一个例子：df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])dic={0:'first',1:'second'}我想对df应用一些有效的东西来获得：01first12second34速度很重要,因为我正在处理的实际DataFrame中的索引具有大量的唯

样本数据OpenHighLowCloseDateTime2016-01-0300:00:00+00:001.087011.087231.084511.085152016-01-0400:00:00+00:001.087011.094641.078111.082392

我开始意识到matplotlib的tight_layout()不能应用于pandas生成的图.这是我正在运行的代码：01234A0.0398950.960105NaNNaNNaND0.0304180.969582NaNNaNNaNE0.03734

我有个问题：importpandasnew_dict={'a':1,'b':2,'else':4}df=pandas.DataFrame([['new1','a'],['new2','b'],['new3','c'],['new4','d'],[