如果我有一个DataFrame,其中每一行都是一个人,每一列都是单独的属性,我如何获得一个新的DataFrame,将每个人映射到多个结果？我已经尝试使用DataFrame.apply()这看起来最直观–但它给出了例外情况,如下例所示.添加broadcast=False或reduce=False没有帮助.下面是一个简单的例

有时你需要重新调整某个轴上面的级别顺序，swaplever接受两个级别编号或者名称，并返回一个互换了级别的新对象。frame=DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index=[['a','a','b','b'],[1,1,3,4]],columns=[['OH','OH&#0

如何使用PythonPandas数据框将此起始数据集转换为展平数据集？像这个扁平的数据：我试图“堆叠”数据并重置索引,但这会产生不希望的结果.df=xl.parse("data")stack=df.stack(-1).reset_index(0)在此先感谢您的帮助.解决方法:你正在寻找melt(又名“unpivot”)：In[11]:

我想找到一种方法来建立一个自定义的pandas.tseries.offsets类,以1秒的频率进行交易.这里的主要要求是时间偏移对象足够聪明,知道“2015-06-1816:00:00”的下一秒将是’2015-06-1909:30:00或09:30：01′,并且从这两个时间戳计算的时间增量将精确为1s(自定义偏移1s,类似于工作日频

我有一个csv文件,我正在尝试完成操作.我创建了一个数据框,其中一列标题为“start_date”,其中包含保修开始日期.我遇到的问题是日期的格式不一致.我想知道从今天的日历日期开始的天数和该产品的保修期.此start_date系列中的两个条目示例：9/11/159/11/150:00如何识别这些格式

我遇到了一个奇怪的问题.我确信这背后有合理的理由.我有一个名为alloptions的数据框,它有4列,minage1,minage2,minage3和minage4,它们都是float64.缺失值的数量从minage1增加到minage4.我创建了第五列,它至少占用了这四列：alloptions['minage']=alloptions.apply(lambdax:min(

我想从以下数据框创建一个堆积条形图：VALUECOUNTRECL_LCCRECL_PI0115686114311227537963112323448904123412131841345141854483

人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当作行索引来用，或者可能希望将行索引当成DataFrame的列。frame1=DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two&#039

如何尽快将密钥的整数位置获取到pandas索引？例如,给定pd.DataFrame(data=np.asarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]),index=[‘alice’,’bob’,’查理’])什么是从’bob’到1的最快方式解决方法:使用get_loc,它是为此目的而制作的！df.index.get_loc('bob')

如何添加装饰器,声明函数的传入pandasdataframe参数具有日期时间索引？我看过包engarde和validada,但还没找到任何东西.我可以在函数内部进行检查,但更喜欢装饰器.解决方法:正如@PadraicCunningham所写,使用functools.wraps创建一个并不太难：importfunctoolsdefassert_index_d

我的DataFrame在表单中：TimeWeekTimeSatTimeHoli06:40:008:00:008:00:0016:45:008:05:008:05:0026:50:008:09:008:10:0036:55:008:11:008:14:0046:58:008:13:008:17:0057:40:008:15:00

使用maptplotlib我创建了9个图形,使用命令savefig将它们组合成单个pdf.但是,我需要能够使用.describe()在每个图下面显示统计分析.最好的方法是什么？解决方法:熊猫有可能包括一个带有情节的桌子.请参阅表kwarg到pandas.DataFrame.plot.请参阅文档：http://pandas.pydata.org/pandas-do

我有类似下面的数据框,我有街道地址范围和街道名称的非唯一组合.importpandasaspddf=pd.DataFrame()df['BlockRange']=['100-150','100-150','100-150','100-150','200-300','200-300','300-400','300-400&#0

假设我有以下两个DataFrame：XYZ10.00.00.021.02.03.034.02.00.04NaNNaNNaN5NaNNaNNaN6NaNNaNNaN7NaNNaNNaN8NaNNaNNaN和X.2Y.2Z.21NaNNaNNaN2NaNNaNNaN3NaNNaNNaN4NaNNaNNaN5NaN

我想在pandasdataframe列中找到一个特定的模式,并返回相应的索引值以便对数据帧进行子集化.这是一个带有可能模式的示例数据框：用于生成数据帧的代码段：importpandasaspdimportnumpyasnpObservations=10Columns=2np.random.seed(123)df=pd.DataFrame(np.rando

一.数据清洗-清洗空值-清洗重复值-清洗异常值 1.清洗空值有两种丢失数据：NoneNone是Python自带的，其类型为pythonobject。因此，None不能参与到任何计算中。np.nan(NaN)np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN。 ①.pandas中的N