关于在Jupyter上用Pandas绘制多色数据帧的问题
在Jupyter上使用Pandas绘制多色数据帧的问题，可以通过以下步骤完成：
- 首先，确保你已经安装了Pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令在Jupyter中安装：
!pip install pandas- 导入Pandas库和其他所需的库：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt- 创建一个多色数据帧（DataFrame）。多色数据帧是指根据某个条件将数据划分为不同的颜色组，并在图表中以不同的颜色呈现。假设我们有一个包含"Value"和"Category"两列的数据帧，"Category"列包含不同的类别。
data = {'Value': [1, 2, 3, 4, 5],
'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)- 使用Pandas的groupby函数按照"Category"列进行分组，并将每个组的数据绘制在图表上。我们可以使用Matplotlib库来绘制图表。
groups = df.groupby('Category')
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in groups:
ax.plot(group.index, group['Value'], marker='o', linestyle='', label=name)
plt.legend()
plt.show()这样就能够在Jupyter上使用Pandas绘制多色数据帧。绘制的图表中，每个不同的"Category"组将以不同的颜色呈现，方便观察和分析不同类别的数据。在这个例子中，我们使用了Pandas的groupby函数和Matplotlib库来实现多色数据帧的绘制。
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6回答
在pandas数据框中，我使用以下代码来绘制列的直方图：
my_df.hist(column = 'field_1')
有没有什么东西可以在pyspark数据帧中实现同样的目标？(我在Jupyter Notebook中)谢谢！
浏览 5提问于2016-08-26得票数 35
2回答
使用pandas，我可以很容易地绘制线条图：
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline # to use it in jupyter notebooks
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4),
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=50), columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
df.plot();
但我不知道如何将数据也绘制为线上的点
浏览 1提问于2017-05-12得票数 57
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我的Jupyter笔记本中有一个数据帧，我可以使用pandas ExcelWriter成功地将其写入到Excel文件中，但我宁愿将数据帧拆分为较小的数据帧(基于其索引)，然后循环它们，将每个数据帧写入到一个Excel文件中的不同工作表中。这似乎在语法上是正确的，但我的代码单元运行时根本没有结束： path = r'/root/notebooks/my_file.xlsx'
writer = ExcelWriter(path)
sheets = df.index.unique().tolist()
for sheet in sheets:
df.loc[sheet
浏览 16提问于2020-09-15得票数 0
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我正在探索这个名为dtale的新Python包。它为pandas数据帧的可视化提供了极大的方便。
它在2小时的加载后工作了一次。
下面是代码的复制品，其中我减少了数据集。在Jupyter Notebook上加载仍然需要数小时。
import pandas as pd
import dtale
table = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b'])
d = dtale.show(table)
d
来自@cup和@AMC的评论建议在Jupyter notebook之外使用它，我用的是python控制台
浏览 111提问于2020-03-02得票数 0
每当我尝试使用fetch_pandas_all()从snowflake读取数据到pandas数据帧时，jupyter笔记本内核就会崩溃 有什么解决方案吗？
浏览 7提问于2020-09-14得票数 1
1回答
我有一个名为contest的数据帧
这里有两个我感兴趣的专栏
TST =拍摄总数SM =拍摄次数
我想复制这个名为contest的数据框，并创建一个划分SM/TST的新列
我用的是pandas和numpy。制作数据帧的新副本的步骤。将新列添加到复制的数据帧中，并将该计算称为shotperc = shot百分比将非常有帮助。我这周才开始使用Jupyter笔记本。
浏览 0提问于2020-09-20得票数 0
1回答
我正在使用Jupyter notebook，它在脱机模式下绘制条形图，没有问题。
我有一个读取CSV文件的Pandas数据帧，我想在Plotly (脱机模式)中快速创建一个饼图。
如果省略，则绘制饼图图值()对标签进行计数。这正是我所希望的。我想直接从我的熊猫数据框中设置饼图标签()。
我的代码：
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
from plotly.offline import init_notebook_mode
init_notebook_mode()
df2 = pd.r
浏览 46提问于2018-08-21得票数 1
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我使用的是来自Kaggle的银行营销数据集：https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset 我想要绘制数字列的kdeplot，按deposit过滤。除了pdays和previous列之外，每个数字列都可以正常工作。 具体地说，当我用'deposit' == 'yes'绘制这两列时，就没问题了。但是当我用'deposit' == 'no'绘制这两个数据时，它说我的数据是分类列，所以不能这样做。所有这些都适用于我的Jupyter Notebook。 请查看此问题
浏览 13提问于2020-04-16得票数 0
我在Jupyter Notebook中有以下代码：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth', 80)
my_df.select('field_1','field_2').show()
我想增加列宽，这样就可以看到field_1和field_2的完整值。我知道我们可以对pandas数据帧使用pd.set_option('display.max_colwidth', 80)，但它对spark数据帧似乎不起作用。
有没有办法增加spark数据帧的列宽，就像我们对p
浏览 2提问于2016-08-26得票数 2
我尝试对文件中的Unicode字符进行编码，并将其传递到pandas数据帧中。但是，我在Jupyter notebook中使用df.column.value_counts()获得的唯一行数与同一文件的excel行数不匹配(在删除重复值之后)。
我如何解决这个问题？
我加载了一个文本文件(以制表符分隔)，并使用encoding = 'ISO-8859-1‘将其转换为pandas数据帧。创建数据帧时，其中一列的唯一行数为66370。
当我在原始csv文件上的所需列上应用‘删除重复项’时(我正在使用MS Excel读取导出文件)，唯一值的数量= 66368。
这两个文件- Jupyter N
浏览 13提问于2019-01-21得票数 0
使用matplotlib的pandas API，我在一个数据帧中绘制了一个数量图，其中包含四个子图。现在它工作得很好，但我在控制自动添加到每个轴上的色条时遇到了问题。(添加了一个颜色条，因为我绘制的是六进制图)。
请参阅此处的示例：。
我的目标是设置colorbar的标签，但我甚至不确定如何使用pandas API来实现这一点。我的第一个子图的代码如下：
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
p1 = go65.plot.hexbin(x='si10_hx', y='tcc_hx',
浏览 0提问于2017-12-15得票数 0
1回答
如何显示线段的坡度
、、、
基本上，我有一个数据集，其中我只想找到我绘制的线段的斜率。我看到的每一个答案都只是解释了如何创建一个最佳拟合的一般行，然而这与我的需求无关。
我使用的是Python3中的Jupyter Notebook，带有pandas，matplotlib.pyplot，numpy，并且已经从scipy.stats导入了linregress (根据另一篇解释如何计算斜率的帖子的说明)。
下面是我使用两个数据帧绘制的图，我将这两个数据帧定义为df和df2。
plt.figure(figsize=(20,10))
line1 = plt.plot(df['Time (s)'],df['O
浏览 0提问于2019-06-06得票数 0
我们在jupyter notebook上使用pandas加载csv文件，如下所示：
import pandas as pd
dat=pd.read_csv("data.csv")
多次运行上面的代码行只返回前1024列。我们已经尝试了如下选项：
pd.read_csv("data.csv", na_values ='na', engine='python', delimiter=',', header=0, quoting=csv.QUOTE) to no avail.
以下是数据的快照：
将csv
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
1回答
我在pandas中有一个数据框，我在数据框的两列之间绘制散点图，现在我想将原点从(0,0)转换为这个散点图中的(1300,50)。我在ubuntu上使用Jupyter IPython笔记本
浏览 0提问于2016-06-21得票数 0
当我在Jupyter笔记本中查看我的数据帧时，一切看起来都很好，但当我将它上传到github时，数据帧看起来很奇怪。
在使用pandas.read_csv()时，我已经尝试过不同的编码方式。
以下是数据帧在github中的外观：
浏览 3提问于2019-07-03得票数 1
1回答
我有以下简单的代码来绘制此文件中的特定数据集
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url=r'/path_to_file/Book.xlsx'
df1 = pd.read_excel(url, sheet_name=0,sep='\s*,\s*', index_col=0)
print(df1)
x=df1.iloc[:,11].values.tolist()
y=df1.iloc[:,17].values.tolist()
print(x)
fig, axs=plt.subplots(
浏览 3提问于2019-12-04得票数 0
1回答
我想在Jupyter中将R对象读回python。例如，在Jupyter中，此示例读取在python中生成并在R中处理的数据帧。现在我处理此数据帧，并创建一个新的数据帧，以便能够读取到python中。
Python单元：
# enables the %%R magic, not necessary if you've already done this
%load_ext rpy2.ipython
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'cups_of_coffee': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,
浏览 5提问于2021-10-28得票数 2
使用jupyter notebook，这段代码 import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[71,62,13], [75,76,77]], columns=list("ABC"))
df 给出此样式的输出 ? 如果我把它放在一个函数中， def prepare():
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[71,62,13], [75,76,77]], columns=list("ABC"))
print(df)
prepare() 我以这种方式获取数据
浏览 10提问于2021-07-10得票数 0
0回答
我是新来的，但我已经找了好几个小时了，似乎找不到解决这个问题的办法。我要做的是在Bokeh图中显示数据帧的聚合。我尝试使用groupby对象，但在将groupby对象传递给ColumnDataSource时出现错误(如下面的帖子所述)。
下面是我正在使用的一些示例代码：
import pandas
from bokeh.models import ColumnDataSource
df = pandas.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))
group = df.groupby("A")
浏览 0提问于2017-12-13得票数 0
1回答
每次迭代后创建的新行
、、、
我在Jupyter笔记本上使用的是tqdm和Pandas。
我有一个熊猫数据帧df。当我使用df.progress_apply时，打印新行，而不是只更新一行。
这就是我目前所做的：
tqdm.pandas(desc="Computing MONTH...")
df["MONTH"] = df.progress_apply(compute_month, axis=1)
我的问题不是这个问题的重复：
因为他们说用tqdm_notebook而不是tqdm。我不能使用tqdm_notebook，因为我需要实现df.progress_apply。
我不能在最小的
浏览 0提问于2018-06-12得票数 2
1回答
我正在使用Android SurfaceView编写一个测试应用程序。我想看看这是否是一个可行的方法，2D游戏的发展。目前的表现并不太好。
似乎每隔15秒钟就会有一些小小的抽搐和减速。我只在屏幕上画了大约30个矩形。我希望它能轻松地做到这一点。
我决定分析一下演出情况。我每10帧记录一次平均抽签时间。我注意到的是，它的周期与良好的平局时间，然后它跳起来。我确信我的代码不会在游戏循环中分配内存，所以我认为这个问题不是GC问题。
我注意到，性能下降了大约100帧，写在一个相当模糊的日志语句之后。有没有人知道android打印的内容可能会发生什么。
每次我启动应用程序时，在这个关于删除文件的日志语句
浏览 2提问于2015-01-18得票数 2
我在Jupyter notebook上使用python 3.6。我正在尝试在一个简单的317x83数据帧上使用pandas熔化方法，该数据帧名为bshort。我使用下面的代码来进行熔化：
bmelt = bshort.melt(['artist','track','time','date.entered'],['wk1','wk2','wk3'],'week','rank')
但是我总是遇到一个属性错误：
AttributeError: 'Da
浏览 2提问于2018-08-20得票数 0
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我正在通过GCP集群打开的Jupyter笔记本中编写代码。我正在使用Spark-BigQuery连接器从BigQuery读取数据。我正在尝试获取这些数据的一个子集并绘制它，但是每当我尝试运行该命令时，内核都会断开/重新连接。以前在我做错了事情而没有注意到的地方也发生过这种情况(所以我知道这不仅仅是随机断开连接)。但在这种情况下，我真的不知道我做错了什么。我所做的与GitHub上的以下tutorial非常相似。我把数据读到了Spark Dataframe。然后，我将数据帧转换为Pandas数据帧，并尝试绘制它。这就是错误发生的地方。我已经尝试了不同大小的子集，所以我知道这不会发生，因为我的数据
浏览 12提问于2020-04-20得票数 1
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我正在用Spark和Pandas解压snappy.parquet文件。我有180个文件(我的Jupyter笔记本中有7 7GB的数据)。在我的理解中，我需要创建一个循环来抓取所有的文件-用Spark解压它们并附加到Pandas表中？以下是代码 findspark.init()
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
parquetFile = spark.read.parquet("file_name.snappy.parque
浏览 27提问于2019-12-04得票数 0
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我想使用pandas中的合并功能合并两个数据帧。当我想在公共列上这样做时，jupyter notebook给我以下错误：“内核看起来已经死了。它将自动重新启动。”每个数据帧大约为50k行。但是，当我尝试同样的事情，每个数据帧只有50行时，它工作得很好。我想知道有没有人有建议。
浏览 18提问于2020-10-27得票数 0
我正在使用Kivy构建一个GUI Python应用程序。可以将jupyter笔记本连接到正在运行的python解释器来检查对象吗？
例如，如果我的应用程序正在生成一些Pandas数据帧，是否可以在Jupyter Notebook中处理/操纵/可视化这些对象的实例？
浏览 0提问于2016-04-02得票数 4
我想使用pandas数据帧中的第一列作为行索引，所以我尝试使用来实现，但这样做的副作用是添加了额外的列索引。
(运行选项InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"的jupyter notebook代码)：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[l+r*10 for l in range(1, 5)] for r in range(1, 5)])
df # before
df.set_index(0, inplace=True)
df # after
set_index()之前的
浏览 9提问于2018-08-16得票数 3
回答已采纳
当在Jupyter中使用sparkmagic时，它会生成数据帧的交互式可视化。(来自的完整示例)。如何在拥有pandas dataframe对象的普通python笔记本上实现相同的可视化控件？
无论我安装了什么，当在单元格中查看数据帧时，它只显示为一个表。
浏览 12提问于2018-09-08得票数 1
在jupyter笔记本中: python3内核
如果我在pandas中创建一个数据框，或者在渐近中创建一个矩阵，它会打印得非常好，即看起来很像电子表格/矩阵等
它是怎么做到的呢？是谁做的？
在str/repr方法中，数据帧似乎没有任何特殊之处(例如生成html)。在普通的python和jupyter中尝试过。Jupyter的打印要复杂得多。
那么它是如何连接到哪里的呢？
浏览 7提问于2018-01-11得票数 1
回答已采纳
4回答
我有一个很大的Pandas数据帧，24'000'000行×6列加上索引。我需要读取第1列中的一个整数(=1或2)，如果第1列= 1，则强制第3列中的值为负；如果第1列= 2，则强制第3列中的值为正。我在Jupyter notebook中使用以下代码： for i in range(1000):
if df.iloc[i,1] == 1:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3])*(-1)
if df.iloc[i,1] == 2:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3]) 上面的代
浏览 40提问于2020-01-10得票数 1
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我知道有很多关于这个话题的问题，但没有一个适合我，不是在这里，不是在github上。
几天前，我已经为macOS安装了anaconda2。我知道pandas默认自带Anaconda，去年我在Ubuntu上使用任何python包都没有任何问题，但现在我有一个奇怪的问题。当我运行jupyter notebook和import pandas as pd时，我得到了一个错误：no module named pandas。这不仅仅是关于熊猫的，没有一个库可以工作。
当我尝试用conda安装pandas时，返回给我Requirement already satisfied。pip也是如此。另外，我尝试用j
浏览 0提问于2018-06-24得票数 3
我试图在Jupyter Notebook上绘制一个表，但输出在不同的浏览器上并不一致。例如，间隔在Chrome中工作得很好，但在firefox中就不行。另外，由于一些限制，我无法使用pandas Dataframe的display()，必须手动绘制它。关于如何让它在不同浏览器之间正确打印有什么建议吗？ Chrome： ? Firefox： ? 相关代码： def print_report(self, df):
print("{0: <45}{1: <70}{2: <8}".format("Control ID", "C
浏览 26提问于2019-03-18得票数 3
回答已采纳
1回答
我相信在使用Dask数据帧时，我在Dask教程中看到了一个关于如何使用Dask框架中尚未实现的Pandas函数的建议，但我似乎看错了地方。例如，我想使用Pandas函数'ewm‘。 作为一种变通方法，我将Dask数据帧转换为Pandas数据帧，在Pandas数据帧上运行ewm，然后将它们转换回Dask，以便以后进行更多内存密集型操作。效率不是最高的。 有没有更好的策略呢？
浏览 10提问于2019-06-02得票数 1
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假设我有一个包含许多列的pandas数据帧：
我可以通过向左/向右滚动来查看所有列。然而，这有点不方便，我想知道是否有一种优雅的方式来显示带有“foldover”的表格：
为了生成上述内容，我手动将数据帧分割成块并显示每个块(这就是空格/etc不完美的原因)。
我想知道是否有一种方法可以更干净地做类似的事情，可能是通过改变pandas或jupyter设置？
浏览 0提问于2016-10-09得票数 4
我创建了一个虚拟环境，安装了pandas和其他一些库，更改了ipython内核，然后在我的虚拟环境中打开了jupyter。Pandas和其他库工作得很好。
然后我在我的virtualenv中安装了fastai，但它只在Jupyter中显示ModuleNotFoundError。它在终端上运行得很好，当我在Jupyter内部运行!pip freeze时，它会列出' fastai‘，当我试图用'!pip install fastai’在jupyter中安装它时，它会显示‘需求已经满足’，但导入它仍然会显示'ModuleNotFoundError‘。
关于这个问题的所有答案都
浏览 1提问于2020-02-16得票数 2
我在学习python和软件开发..。
从7月开始，我每分钟都会从一个网站上抓取数据(日期/时间，利率)，并将其附加到CSV文件中。今天我用jupyter笔记本电脑( pandas..etc )绘制了数据图表。
我切分了'AM/PM‘字符串字符，并在date/time列上使用了pandas.to_datetime方法来正确格式化它。
data['date/time'] = data['date/time'].str[0:14].map(pandas.to_datetime)
然而，日期/时间数据似乎最初是由python/jupyter/大熊猫按照ddmmy
浏览 8提问于2022-08-24得票数 0
1回答
我在学习。这是关于二进制分段的，我有一些关于代码的问题：
这样做的意义是什么：
#预处理掩码掩码>= 2=0掩码!= 0=1
数据集包含由三种颜色组成的“掩码”图片(实际上它们被称为“三色图”)。作为一个测试，我试图在这段代码之前和之后绘制mask，而这些代码行的作用似乎是将mask图片从三色转换为两色(background: purple和foregorund: yellow)，但我不知道如何实现。
在"Generators“部分的底部，有一个由三个子图片组成的图片。中间的副图像是“黑白”面具。执行从purple/yellow到black/white的“掩码”图片颜色转
浏览 1提问于2019-07-02得票数 0
回答已采纳
1回答
在python jupyter notebook中读取excel文件时，我正在尝试将pandas数据帧的列数据类型从object更改为float，每次尝试时都会收到ValueError: and‘t convert string to float：'Variable by base style’的信息。'Variable by base style‘是什么意思？
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
我正在尝试根据另一个数据帧中的值将一个数据帧的行分成6个列表。在python中使用pandas包。trainX =数据帧形状(7352,561)和trainY =数据帧形状(7351，1)
我想要的是根据trainY中相应行的值，将trainX的每一行排序到6个新的数据帧中。
如果trainY中的第1行表示"1"，那么trainX中的第1行应该转到dataframe class1。如果trainY中的第2行表示"2"，那么trainX中的第2行应该转到dataframe class2。依此类推，直到trainX中的所有7351行都划分为类1到6。
我用for循环
浏览 1提问于2021-11-26得票数 0
我正在尝试在Jupyter notebook中创建离线绘制条形图。但是我得到了下面的错误信息。我使用的是数据帧中的x轴和y轴。X变量称为Sex(男性或女性)，Y变量称为Survived (1或0)
错误消息
"PlotlyError:因为您在调用中没有提供'file_id‘，所以我们假定您正在尝试从url获取图形。您提供了url ''，我们希望它以'’开头。有关详细信息，请运行有关此函数的帮助。“
import plotly
from plotly.graph_objs import Bar, Scatter, Figure, Layout
from p
浏览 1提问于2019-06-21得票数 0
1回答
类似热图的绘图没有显示正确的颜色
、、、、
我有一个数据帧df，其中包含这个列表['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']中的一些值，但有时并不是所有的值都出现在df中，例如：
df = pd.DataFrame([['a','b','c'],['b','c','e'],['a', 'e', &#
浏览 11提问于2020-11-12得票数 0
回答已采纳
我有一个用旧版本的pandas (0.19.2)保存的腌制数据帧。尝试用新版本的Pandas (0.20.3)读取它(pd.read_pickle())会抛出一个错误：
ModuleNotFoundError:没有名为“pandas.indexes”的模块
有没有什么办法，我可以用新的pandas版本检索这个经过腌制的数据帧，而不必返回并在旧版本中以不同的方式保存它？
如果不是，那么存储数据帧的最安全和最简单的方法是什么，以便将来可以轻松地读取它们？我读过关于HDFStore的文章，它看起来相当笨拙……
浏览 0提问于2017-10-05得票数 4
和hvplot包协同工作，支持使用pandas数据帧绘制流式数据。
例如，streamz包有一个方便的实用工具，用于创建随机流数据帧：
import hvplot.streamz
from streamz.dataframe import Random
sdf = Random(interval='200ms', freq='50ms')
sdf
# Stop the streaming with: sdf.stop()
这可以使用hvplot在流图中简单地绘制出来
sdf.hvplot()
有没有一种简单的方法可以从预先存在的pandas数据帧中流式传输数据
浏览 10提问于2019-08-05得票数 5
2回答
让Python在Mac上正确运行似乎是一个持续的挑战。我正在使用一个Homebrew实现，除了sudo之外，我现在在运行木星时遇到了困难：
$ which python
/usr/local/bin/python
$ which pip
/Users/username/bin/pip
$ which jupyter
/usr/local/bin/jupyter
$ jupyter notebook
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/jupyter", line 7, in <module&g
浏览 6提问于2016-04-22得票数 2
1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
回答已采纳
也许对这个地方来说太宽泛了，但我必须在一个带有一些文本处理的大型数据库/dataframe上工作。数据帧以csv的形式存储在我的计算机上。
使用spyder或jupyter notebook在运行时间上更快吗？
我主要使用：pandas, nltk
结果只是一个csv文件，我必须将其存储在我的计算机上。
浏览 40提问于2019-10-25得票数 1
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我正在使用VSCode中的Jupyter Notebook进行一个简单的数据科学项目。我以前导入过pandas，没有任何问题，只是现在我尝试执行代码时，"ModuleNotFoundError: no module named 'pandas'“在Notebook中出现。
我用pip安装了pandas，当我在终端中输入pip install pandas时，我得到的结果是“需求已经满足”。注意:我可以将pandas导入到一个基本的.py文件中。仅在Jupyter Notebook中出现错误。(另外，我没有使用虚拟环境。)
我尝试通过将"C:\Users\AppD
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
我想为我的数据帧创建一个条形图，但它没有显示出来，所以我做了这个小脚本来尝试一些东西，这确实按照我想要的方式显示了条形图。数据帧的结构(我假设)与我的大脚本完全相同，其中我所有的数据都被转换。
即使我将此代码复制粘贴到我的其他脚本中，它也不会显示该图
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'soortfout':['totaalnoodstoppen','aantaltrapopen','aantaltrapdicht
浏览 33提问于2018-12-13得票数 1
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1回答
迭代数据帧时出现意外输出
、、、
我已经使用pandas加载了一个csv文件作为数据帧。它的报头如下：
account_key status join_date cancel_date days_to_cancel is_udacity is_canceled
在这些标头下，值存储在数据帧中。
我正在对dataframe(名为enrollment)迭代一个for循环，以逐行打印数据。
for i in enrollments:
print(i)
上面的代码应该逐行打印值。然而，我得到的唯一输出是：
account_key
status
join_date
cancel_date
days_to_cancel
is_ud
浏览 1提问于2019-07-02得票数 0
我在CSV文件中存储了几行数据。我想遍历每一行，并将每一行绘制为单独的图。经过一些研究，看起来熊猫是解决这个问题的方法。
这是给Jupyter Notebook的。我尝试过直接读取CSV文件，但发现pandas更易于使用。但是，我只从数据帧中提取y值。我已经用我的x值定义了一个单独的numpy数组。
例如，我有：
x_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
my_data = pd.read_csv('example_data.csv')
在我的数据中，我将第一列列为“位置”，范围从1英里到20英里。在那之后，我有8列填充值
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
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