pandas

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我遇到問題list的lists到pandas DataFrame。這裏是我的數據： list_of_lists = np.array(hazard) [['13-06-2016' '2.0' '1.0' '3.0' '88.0' '0.0' '72.0' '7.27'] ['18-06-2016' '1.0' '0.0' '3.0' '85.5' '0.0' '77.0' '8.05']

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在累積和的邊緣上的網絡x權重

我正在繪製具有邊緣權重的網絡x圖形，我想累計累加權重。下面的代碼只獲取邊的最後一個權重，但累計和。有5個節點和3個邊。邊緣爲('A', 'B'), ('A', 'D'),('C', 'E')，權重爲[1, 1, 1]。我想要的重量是[2, 2, 1]而不是[1, 1, 1]。需要幫忙。韓國社交協會。 1.創建DF import pandas as pd import networkx as nx

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爲什麼熊貓有一個命名約定，它將駝峯和小寫字母與下劃線混合在一起？

我正在閱讀10min to pandas。命名約定讓我感到困惑。爲什麼有時使用UpperCase，而其他時候使用lower_case和下劃線？兩個例子： dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

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在python中循環使用qcut的兩個數組

我對數據框的列運行了字符串操作，以在另一個數組中生成新的列名。到現在爲止還挺好。 columns = dfnum.columns.values print(columns) qcolumns = [x + 'q' for x in columns] print(qcolumns) 當我嘗試這兩個數組在for循環運行生成原始值的數據庫中位數削減我得到這個雖然： for column in

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熊貓哈希表給出了關鍵的錯誤：0

我想獲得兩個熊貓數據表的相同元素，索引數據併合並它。我用它來處理大量的數據（百萬）。弗里斯特表（DF）是constatn，和第二（D2）爲改變每一個循環，用新的元件將與所述第一表進行合併。這是我對這個過程的代碼： df = pd.read_csv("inputfile.csv",header=None) d1 = pd.DataFrame(df).set_index(0) for i in

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matplotlib dataframe x軸日期問題

import sys import ConfigParser import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import datetime as DT import bokeh sys.path.extend(['..\

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排序數據幀的所有列

我有一個2000行和500列的數據框。我想按升序對每列進行排序。這些列沒有名稱，只是編號爲0-500。隨機數據： df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(2000, 500)), columns=range(500)) 使用 df.sort_values(by=0,axis=0)各種各樣的第0列，符合市場預期。但是，然後使用df.s

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使用日期索引時間序列數據在x軸上繪製經過時間

在我的熊貓數據框中，我的時間序列數據按絕對時間（格式爲YYYY-MM-DD HH24：MI：SS.nnnnn的日期）編制索引： 2017-01-04 16:25:25.143493 58 2017-01-04 16:25:26.145494 62 2017-01-04 16:25:27.147495 57 2017-01-04 16:25:28.149496 51 2017-01-04 1

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Python - 啓動空數據框並從另一個數據框填充

使用python熊貓0.19。我想創建一個新的數據幀（df2）作爲現有數據幀（df1）的子集。 DF1看起來是這樣的： In [1]: df1.head() Out [1]: col1_name col2_name col3_name 0 23 42 55 1 27 55 57 2 52 20 52 3 99 18 53 4

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如何在熊貓中讀取.txt

我試圖將一個包含兩個數據序列的txt文件拖入熊貓。到目前爲止，我已經嘗試了我從其他帖子在堆棧中獲取的變體。到目前爲止，它只能作爲一個系列閱讀。我使用的數據是可用的here icdencoding = pd.read_table("data/icd10cm_codes_2017.txt", delim_whitespace=True, header=None) icdencoding = pd.