如何在pandas中合并多索引(名称，日期)和列日期，同时保持多索引？
在pandas中，可以使用merge函数来合并多个索引和列日期，并保持多索引的结构。
假设我们有两个DataFrame，一个是按照名称和日期进行索引的df1，另一个是按照日期进行索引的df2。我们想要将df2的日期列合并到df1中，并保持多索引的结构。
首先，我们需要确保df1和df2的索引和列都是正确的数据类型。如果不是，可以使用set_index函数将列设置为索引。
df1 = df1.set_index(['名称', '日期'])
df2 = df2.set_index('日期')接下来，我们可以使用merge函数将df2的日期列合并到df1中。需要注意的是，我们需要指定left_index=True和right_index=True来使用索引进行合并。
df_merged = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)最后，我们可以使用reset_index函数将多索引转换回列。
df_merged = df_merged.reset_index()这样，我们就成功地在pandas中合并了多索引和列日期，并保持了多索引的结构。
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1回答
我的csv文件有一个列，其中包含日期时间，如下所示：
"2021-01-24 20:10:58“
我写了以下几篇文章：
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\user\Desktop\foo\data.csv', index_col=1, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)
print(data.dtypes)
它基本上将我的所有列显示为“object”类型。有人能帮我理解我错过了什么吗？
浏览 1提问于2021-06-19得票数 0
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1回答
Pandas多索引数据帧合并问题
、、、、
我想合并两个数据帧，df1和df2，它们有多个索引列： mi1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2018')], names=['variable', 'year'])
mi2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('id', '0'), ('car', '2019')], names=['variable', 'yea
浏览 61提问于2020-12-15得票数 0
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3回答
我有一个带有命名索引的Pandas DataFrame。我想把它传递给一段代码，该代码接受一个DataFrame、一个列名和其他一些东西，并执行一系列涉及该列的工作。只有在这种情况下，我想要突出显示的列是索引，但是为这段代码提供索引标签是行不通的，因为您不能像提取常规列那样提取索引。例如，我可以像这样构造一个DataFrame：
import pandas as pd, numpy as np
df=pd.DataFrame({'name':map(chr, range(97, 102)), 'id':range(10000,10005), 'valu
浏览 1提问于2018-09-03得票数 32
2回答
我是Pandas的新手，想从专业人士那里获得一些见解。我需要对金融证券每日开盘价、高价、低价、收盘价的>30个时间序列进行各种统计分析(多元回归、相关等)。每个系列都有500-1500天的数据。由于每个分析都着眼于多个证券，我想知道从易用性和效率的角度来看，将每个时间序列存储在单独的df中是更可取的，每个df都以日期作为索引，还是将它们全部合并到具有单个日期索引的单个df中，这实际上是一个3d df。如果是后者，对如何构建它有什么建议吗？
任何想法都非常感谢。
PS。我正在努力处理跨多个时区的日内数据，但对于我的第一个pandas项目来说，这有点太多了；这是朝着这个方向迈出的第一步。
浏览 2提问于2014-03-19得票数 2
1回答
我有一个pandas dataframe，日期在第0列，时间在第1列。我希望将第2、3、4...n列中的数据绘制为日期和时间的函数。如何在下面的代码中格式化刻度标签，以便在绘图中同时显示日期和时间。提前谢谢。我是stackoverflow的新手( python也是如此)，很抱歉，我没有足够的声誉允许我附加从下面的代码中获得的图像。
df3=pd.read_table('filename.txt',
sep=',',
skiprows=4,
浏览 0提问于2014-07-01得票数 0
我在Pandas中有一个数据框，其中包含日期和其他一些数据。日期是显式的datetime.date类型。在本例中，我手动强制执行此操作。在实际问题中，框架是从已经设置好的外部源导入的。在操作索引之后，我发现我的dates属于pandas._libs.tslib.Timestamp类，这会导致与后面的代码不兼容。是什么导致了类型/类的变化？
最小工作示例(注意第3行和第7行之间的区别)：
In [1]: df = pd.DataFrame({'date' : ['02/20/2015','01/15/2016','08/21/2015
浏览 9提问于2019-07-10得票数 1
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1回答
我正在把网站上的following data读成DataFrame。 我使用以下脚本擦除数据： import pandas as pd
fpath = r'https://www.apra.gov.au/annual-fund-level-superannuation-statistics'
xl_data = pd.read_excel(fpath,sheet_name=['Table 3','Table 9'])
returns = xl_data['Table 3']
returns.columns = returns.
浏览 19提问于2019-12-03得票数 0
我有n个.CVS文件的股票利润损失数据.每个.CVS文件包含两个列-符号和P&l。我想要创建一个主.CVS文件，其中一个列将是符号，然后是n个列，其中P&l数据以列名作为文件名，即日期。就像.
import pandas as pd
import glob
import os
path = "C:/Users/Arunava Datta/Desktop/trendline_equity/"
file_names = glob.glob(path+"*.csv")
names = []
for file_name in file_names
浏览 3提问于2022-09-24得票数 0
2回答
我对为表创建索引感到非常困惑。
假设表users有5列、id (主键)、名称、电子邮件、创建日期和更新日期。
id | name | email | creation_date | update_date
最初的问题是为所有列创建索引(多列索引)。这通常是个好主意吗？(显然，对于列数较少的表)
我知道您可能会问它取决于查询，但是让我们假设下面的查询：
1. SELECT * FROM users where creation_date < 'A DATE'
2. SELECT id, email from users where name = 'SOME NAME
浏览 0提问于2023-01-30得票数 3
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下面是一个小示例：
In [1]: from pandas import DataFrame
In [2]: df = DataFrame({"x":range(10), "y":0})
In [3]: df
Out[3]:
x y
0 0 0
1 1 0
2 2 0
3 3 0
4 4 0
5 5 0
6 6 0
7 7 0
8 8 0
9 9 0
如何检查y列的所有元素是否都在x列中？
浏览 1提问于2014-12-31得票数 0
20120105, 080000, 1
20120105, 080030, 2
20120105, 080100, 3
20120105, 080130, 4
20120105, 080200, 5
如何使用这两种不同的索引方案将其读取到pandas数据帧中：
1，将日期和时间合并到单个日期时间索引中
这两个方案的优缺点是什么？一般来说，其中一个比另一个更可取吗？在我的例子中，我希望查看当天的时间分析，但不完全确定哪种方案对我的目的更方便。提前谢谢。
浏览 0提问于2013-01-13得票数 5
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1回答
我需要将日期时间保存到Excel文件中，这样，在再次读取Excel文件之后，我可以将它们与其他日期时间进行比较。下面是一个很小的例子：
import pandas as pd, datetime
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
'B': [datetime.datetime(2000,1,1,1,2,3),
datetime.datetime(2010,1,1,1,2,3)]})
df.to_excel('test.xlsx'
浏览 2提问于2021-03-08得票数 0
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2回答
我在python包中工作了很长一段时间，但最近不得不转向h2o包。
在大多数情况下，H2OFrame被设计为像pandas DataFrame对象一样工作。然而，有几个障碍我还没有克服……在Pandas中，如果我想删除一些行：
df.drop([0,1,2], axis=0, inplace=True)
但是，我想不出如何对H2OFrame做同样的事情
frame.drop([0,1,2], axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 12提问于2016-07-13得票数 7
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1回答
我为医院里的病人准备了一张桌子，因此随着时间的推移，这个表可能包含数万行。医院唯一的ID编号(BIGINT)分配给作为主密钥的每个病人，其余的列是VARCHAR或CHAR，以及一个单一日期列。据我所知，主键是自动索引的，因此根据病人的ID进行搜索是最佳的(？)。
患者可以通过一个字段或该ID、姓名、地址、出生日期等的组合进行搜索。我可以通过在每个字段上创建索引来优化我的搜索吗？当对这些INDEXed字段的组合执行搜索时，此优化是否也能工作，例如
SELECT * FROM patients WHERE first_name="John" AND address="bl
浏览 2提问于2013-07-26得票数 0
1回答
我正在尝试合并一个Excel表，它是我用从YFinance收集的数据创建的。我已经尝试过合并它们，但是显然您不能在索引上合并，下面是我尝试过的：
import yfinance
import pandas as pd
Dates=pd.read_csv('r/Example.csv)
Dates.columns = ['Start','End']
Stock = yfinance.Ticker('MSFT')
StockData = Stock.history(period='max')
Dates.merge(Stock
浏览 1提问于2020-11-10得票数 1
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2回答
我有一个Pandas DataFrame，其中包含一个date列。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。
我想按日期对数据进行分组，但不包括更细粒度的时间戳信息(即。按日期分组，其中所有Feb 23, 2011都分组)。我知道如何用SQL来表达这一点，但是对于Pandas来说，这是非常新的。
做了非常类似的事情，但是我不理解代码，它使用datetime对象。
在中，我甚至不知道如何从Pandas时间戳对象中检索日期。我可以转换为datetime对象，但这似乎非常迂回。
根据请求，df.head()的输出
date show network time
浏览 6提问于2013-11-21得票数 10
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我有以下带有日期戳和2列的数据帧： Gold Oil
2000-03-31 276.75 29.89
2000-06-30 288.15 31.83 我正在尝试构建绘图图表，我应该将"date“放在"x”中，但输出给我的错误是"date“->而不是像预期的Gold，Oil那样的一列数据帧。 下面是我正在尝试构建的图表： import plotly.express as px
import pandas as pd
df = gold_data
fig = px.line(df,x='Date', y='
浏览 38提问于2020-11-10得票数 2
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使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。
date, exchange, symbol, low, high, open, close, last
exchange和symbol足以唯一标识一行。
它是加快了查找速度，还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类的东西有用的语义信息？它能减少内存使用量吗？
为什么要将日期、交换和符号移出数据帧(并移到索引系列中？)？把它们留在dat
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
我有两个数据格式，admissions和scholarship，列如下-- studentid、age、continent、sex、gpa。
我想做以下几点：
(I)将sex和gpa表中的admissions值附加到scholarship表中的相应行，从而只返回匹配的行(索引号)
(II)在必要时移除或避免产生列中的x和y标记age_x、continent_x
admissions
studentid, age,continent,sex,gpa
1, 10910, 18, Asia, F, 3.9
2, 10014, 19, Europe, M, 3.8
3, 10121, 18,
浏览 1提问于2020-11-15得票数 0
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我从一个金融API中提取了一些股票数据，并用它创建了一个DataFrame。列是“日期”、“data3 1”、“data3 2”、“data3 3”。然后，我将该DataFrame转换为以“date”列作为索引的CSV：
df.to_csv('data.csv', index_label='date')
在第二个脚本中，我阅读了这个CSV，并试图在两个日期之间分割出结果的DataFrame：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'] ,index_col='date
浏览 1提问于2020-06-02得票数 0
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我目前正在从雅虎金融获得数据，为了我的代码目的，我需要公开日期和开放变量。
df_dates = df.loc[:,'Date'] # Get all of the rows from the Date column
df_open = df.loc[:,'Open'] #Get all of the rows from the Open column
然而，据我所知，日期并不像一列，但我们可以看到有一列叫做“日期”。
我是这样从雅虎得到更新的；
df = pdr.get_data_yahoo("AMD", start ='2019-10
浏览 1提问于2019-11-08得票数 2
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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我试图合并一些csv文件在一起。它们都有几个共同的栏，它们是：
CU_NUMBER CYCLE_DATE JOIN_NUMBER CU_NAME PhysicalAddressLine1 PhysicalAddressCity PhysicalAddressStateCode
这些列的右边将是所有csv文件中感兴趣的各种列。现在，其中一些csv文件将有不同的专栏感兴趣，我仍然想合并。另外，有些文件可能没有相同的CU_NUMBER、CU_NAME、PhysicalAddressLine1、PhysicalAddressCity、PhysicalAddressStateCode。
下面
浏览 3提问于2020-05-15得票数 0
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我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
2回答
我读过一些关于表分区的文章，但我仍然对它的用途感到困惑。我的案例如下。
我有一个包含1000万条记录的大表TA，每天加载30-40K条记录。
表TA包含许多列，包括日期字段，还有一个关键列是project#，它是varchar。
现在我可以选择在日期字段上对表TA进行分区。
但是如果我主要看到我的查询，我将只获取一个日期的数据，因为日期字段是索引的，所以数据获取不是一个大问题。
类似的qry在带有" in“子句的"WHERE”条件中也包含project#，即我必须通过"IN“子句给出N个project#作为输入。
现在建议我该如何继续。
浏览 0提问于2012-06-14得票数 0
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我有以下的数据输入，我正在通过熊猫阅读。
我想用手机“结束的一个月……”并放入一个新形成的'Date‘列，并将两个输入文件一起附加到一个dataframe中。
这就是我迄今尝试过的..。
import pandas as pd
import glob
import os
### List Source Files That I need to Import###
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
### Loading Files by Variable ###
data = pd.Data
浏览 0提问于2018-07-12得票数 0
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2回答
在蟒蛇熊猫里，我有一个数据
df_aaa：
date data otherdata symbol
2015/1/1 11 12 aaa
2015/2/1 21 22 aaa
2015/3/1 31 31 aaa
df_all：
2015/1/1 31 31 bbb
目前，date是两个的索引。
我想将df_aaa附加到df_all中，并让它们具有符号和日期的复合索引。
我该怎么做？
基本上，以下都是一个问题：，我如何设置一个多索引，并在追加时使用它。我能用不同的列顺序来做吗？我需要刷新
浏览 4提问于2017-11-08得票数 1
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假设我想合并两个data.frames，但是其中一些列是多余的(相同的)。我如何合并这些data.frames，但删除冗余列？
X1 = data.frame(id = c("a","b","c"), same = c(1,2,3), different1 = c(4,5,6))
X2 = data.frame(id = c("b","c","a"), same = c(2,3,1), different2 = c(7,8,9))
merge(X1,X2, by="id", al
浏览 4提问于2014-03-18得票数 2
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来自R，发现pandas数据帧的索引规则不容易使用。我有一个数据帧，我想通过它们的名字来获取第i行和一些列。我可以清楚地理解使用iloc或loc，如下所示。 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df.loc[:,['A', 'B']]
df.iloc[0:,0:2] 从概念上讲，我想要的是： df.loc[0:,['A', 'B']] 表示包含这些列的第一行。当然
浏览 269提问于2020-07-06得票数 0
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我有一堆数据集，每个数据集都有相同的标题，每个数据集都指向不同的国家。 我正在尝试在每个pandas数据帧中创建一个新列，其中填充了我的数据帧名称(这是国家的名称！) 我该怎么做呢？ 编辑： 我没有提到我创建了数据集 us = pd.concat([coeff, pvalues], axis = 1).reset_index()
us.columns = ['Factor',"Coeff","P-value"]
浏览 15提问于2019-01-10得票数 0
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1回答
我很难将像这样的熊猫“数据”面板规范化：
In[23]:data Out[23]: <class 'pandas.core.panel.Panel'> Dimensions: 6 (items) x 252 (major_axis) x 4 (minor_axis) Items axis: Open to Adj Close Major_axis axis: 2011-01-03 00:00:00 to 2011-12-30 00:00:00 Minor_axis axis: AAPL to XOM
基本上，我想将所有值除以另一个面板，该面板只包含原始面板的第一个
浏览 4提问于2017-01-06得票数 1
1回答
我有一个pandas dataframe df1，稀疏日期作为索引，有两列。我想生成一个新的数据帧df2，其采样日期(每小时)位于给定的开始日期和结束日期之间，其中包含df1值。 这是df1 df1:
col1 col2
2019-01-01 07:12:00 1 0
2019-01-01 10:25:00 0 1 以下是在2019-01-01上的12:00:00上，一个小时的采样应该是df2开始和00:00:00，以及结束： df2:
col1 col2
2019
浏览 15提问于2019-02-04得票数 1
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1回答
用Python转换带点的字符串
、、、、
我使用的是熊猫，我导入了一个带有“日期”列的csv文件，问题是熊猫认为它是一个字符串，因为它的格式是"21.03.2022“(dd/mm/yy)，因为我不能使用pandas.to_datetime()。这些错误是：
不识别值类型：< 'str'>TypeError:时间数据“21.03.2022”不匹配格式‘'%d:%m:%Y’(匹配)
我尝试使用pandas.replace()，但它不适用于内部值。由于同样的原因，当我试图将"3.140,80“这样的字符串转换为数字时，我也遇到了同样的问题。
有没有人能包括如何做同样的事情，但对于R.，我很
浏览 4提问于2022-03-23得票数 1
2回答
所以Python，使用熊猫模块似乎是matlab和R的一个很好的选择，这就是我最近转向这个的原因。有资源在那里，我已经搜索了论坛，但找不到类似的东西。如果你有一些教程或其他有用的材料的链接，请张贴他们。
韦斯McKinney有一个很好的和详细的关于熊猫的教程。
在1:10，他展示了如何按日期而不是整数索引数据中的行的示例。我也想做些类似的事情。
不同的是，我有3个变量，Y1、Y2、Y3，每个变量都有一列时间戳、X1、X2、X3。
TestFile.txt:
X1 Y1 X2 Y2 X3 Y3
27/11/2012 11.436 29/11/2012 20.631 4/12
浏览 3提问于2012-12-13得票数 3
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一直在修改pd.merge()，试着感受一下什么是快的，什么是不快的。让我惊讶的是，如果在普通ole列上合并表foo和bar，而不是使这些列成为索引，然后在它们的索引上合并，那么合并表的速度要快得多，前提是这些值包含重复的值。
插图
import numpy as np
import pandas as pd
import timeit
np.random.seed(2020)
foo = pd.DataFrame({'A': np.random.choice(10**6, size=10**6, replace=True), 'Foo': 'dumm
浏览 3提问于2020-01-07得票数 3
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1回答
创建第一列为文本的dataframe。
import pandas as pd
values = {'dates': ['2019','2020','2021'],
'price': [11,12,13]
}
df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','price'])
检查dtype：
df.dtypes
dates object
price int64
dtype: objec
浏览 1提问于2021-08-13得票数 0
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1回答
Pandas Dataframe是否有一种方法只命名第一列或第一列和第二列，即使有4列：
这里
for x in range(1, len(table2_query) + 1):
if x == 1:
cursor.execute(table2_query[x])
df = pd.DataFrame(data=cursor.fetchall(), columns=['Q', col_name[x-1]])
它给了我这个：
AssertionError:传递了2列，传递的数据有4列
浏览 6提问于2016-07-13得票数 2
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我研究了Pandas中的重采样/Timegrouper功能。然而，我正在尝试弄清楚如何在这个特定的案例中使用它。我想对一项金融资产进行季节性分析--比方说标准普尔500指数。我想知道多年来资产在任意两个自定义日期之间的平均表现。
例如:如果我有一个10年的标准普尔500指数每日变化的历史，我选择了3月13日和3月23日之间的日期范围，那么我想知道我的范围内的每个日期在过去10年中的平均变化-即过去10年中每年3/13的平均变化，然后是3/14，3/15，直到3/23。这意味着我需要按月和日分组，并计算不同年份的平均值。
我可能可以通过为年、月和日创建3个不同的列，然后按其中的两个列进行分组来做
浏览 24提问于2017-02-04得票数 1
我有2个Pandas DataFrame，每个都包含2列。其中一列是时间戳列t，另一列包含传感器读数。
现在我想要创建一个包含4个列的DataFrame，它被交织在时间戳列上。
示例：
第一个Dataframe：
+----+----+
| t1 | s1 |
+----+----+
| 0 | 1 |
| 2 | 3 |
| 3 | 3 |
| 5 | 2 |
+----+----+
第二个DataFrame：
+----+----+
| t2 | s2 |
+----+----+
| 1 | 5 |
| 2 | 3 |
| 4 | 3 |
+----+----+
浏览 0提问于2015-05-04得票数 0
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我不确定 (熊猫0.13.1)的这种行为是否是有意的。当我在没有列名的情况下创建一个dataframe，并尝试在sql db中写入
dfi = DataFrame(randn(3, 10))
dfi.to_sql(name = to_table, con=connection, flavor='mysql', if_exists='replace')
我得到以下错误：
/usr/local/Cellar/python/2.7.6/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-package
浏览 2提问于2014-04-09得票数 1
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我是pandas的新手，我正在学习数据操作。在下面的示例中，当merging两个DataFrames具有一些相似的键时，为什么合并的DataFrame中的键顺序如下所示？
我的问题是，输出不应该更像：
|0. Z 1 3|
|1. Y 2 2|
|2. Z 3 3|
我的逻辑是，首先检查第一个数据中的每个键，然后在第二个键中检查每个键，因为这是第一次看起来是这样的。
注:这是我第一次在这个平台上问任何问题，所以如果我做错了什么，请指导我。
浏览 2提问于2022-06-09得票数 0
更新：--这是"“的重复，但这个问题首先得到了回答。
我不能让这段代码对我的生活起作用。只要我取出names参数，它就能正常工作，但这太愚蠢了。
在空格分隔的文件中，我想：
跳过标题部分
导入选定列
将列命名为
将两列解析为日期
使用解析日期作为索引
这几乎是可行的：
import panadas as pd
columns = [4, 5, 10, 11, 15, 16, 17, 26, 28, 29]
names = ["DATE","TIME","DLAT", "DLON", "
浏览 7提问于2013-12-21得票数 5
回答已采纳
2回答
我有一张格式很差的excel表格。我想要使用的实际列名是跨两行的；例如，如果正确的列名应该是Labor Percent，则单元格A1将包含Labor，单元格A2将包含Percent)。
我尝试加载文件，下面是我正在做的事情：
import os
os.getcwd()
os.chdir(r'xxx')
import pandas as pd
file = 'problem.xls'
xl = pd.ExcelFile(file)
print(xl.sheet_names)
df = xl.parse('WEEKLY NUMBERS', sk
浏览 2提问于2018-03-29得票数 0
我试图从多个列--年份、月份和日期--创建日期列，但是使用创建日期列的标准过程得到了一些错误。
import pandas as pd
from urllib.request import urlopen
url = "https://www.ndbc.noaa.gov/view_text_file.php?filename=42887h2017.txt.gz&dir=data/historical/stdmet/"
data_csv = urlopen(url)
df = pd.read_csv(data_csv, delim_whitespace=True, in
浏览 0提问于2018-10-09得票数 2
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我正在尝试设置Python (3.4)代码，以便按日期对时间序列进行排序。
在python shell中，我输入以下内容
>>>data = quandl.get("YAHOO/INDEX_GSPC", start_date="2017-01-01", end_date="2017-01-20")
>>>print(data)
所以，我可以加载数据。但是，当我尝试使用排序命令时
>>>data = data.sort_values(by='Date')
我得到以下错误消息列表。
浏览 0提问于2017-03-31得票数 2
我对以日期作为索引值，以时间作为列值的pandas DataFrame有问题，例如
states = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5]], columns=(
'00:00', '01:00'), index = ['2007-01-01', '2007-01-02'])
结果应该如下所示：
00:00 01:00
2007-01-01 1 2
2007-01-02 4 5
我现在想把它转换成一个系列，看起来像这样：
2007-01-01 0
浏览 0提问于2015-06-15得票数 1
1回答
我从一个时刻表中创建了一个多索引熊猫系列，现在我想要阅读其中的数据。在我看到的所有示例中，本系列的列或级别都是命名的。然而，在我的系列文章中，情况并非如此。在这个多重索引中，第一级是日期，第二级是一天中的小时。数据列具有我想要读取的值。
从我的系列中获取我想要的数据的最简单的方法是什么？下面的代码应该是非常清楚的。
import pandas as pd
import numpy as np
n = 1000
t = pd.date_range(start ='2012-01-01', periods=n, freq='10T')
浏览 2提问于2015-04-08得票数 1
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通过按“小时”列对我的数据帧进行分组，我计算了一些对该小时列有条件的值。
Out[15]:
normalized_entries Hour
3 0.000563 3
6 0.001265 6
23 0.002392 23
7 0.002655 7
2 0.002962 2
15 0.003095 15
11 0.004472 11
19 0.00577
浏览 3提问于2015-06-24得票数 0
我在一个预订系统上工作，在预订中，根据选择的开始时间到结束时间的日期完成预订，我维护可用库存表，其中包含一个插槽日期时间列，该列给出了该时间段的库存可用性的值。
我们目前在sql中执行范围查询，但希望在solr中对此库存数据进行索引，以加快范围查询搜索速度。
我看到的问题是，每当预订完成时，库存数据都必须更新，这种持续的更新不会影响solrs的性能吗？
浏览 1提问于2015-03-17得票数 0
我有一个CSV文件，如下所示：
date,important
July 2015,True
August 2015,False
但是，当我尝试使用带有parse_dates标志的将其读入pandas时，它不会将日期列解析为日期：
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=True)
df
date important
0 July 2015 True
1 August 2015 False
我猜这是因为它们不是可识别格式的date对象，但有什么方法可以解决这个问题吗？
我可以很好地使用df.d
浏览 18提问于2016-08-05得票数 0
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