尽管有许多关于将数据附加到数据帧的堆栈溢出问题,但我无法真正找到以下问题的答案。我正在寻找一个直接的解决方案来附加一个列表作为数据帧的最后一行。假设我有一个简单的数据帧:
indexlist=['one']
columnList=list('ABC')
values=np.array([1,2,3])
# take care, the values array is a 3x1 size array.
# row has to be 1x3 so we have to reshape it
values=values.reshape(1,3)
df
我被困在为熊猫数据创建多个索引的知识中。我的数据是一张有230 x 640的图像。我添加了一个带有时间戳的列,现在我想创建一个具有x、y坐标和时间戳的Multiindex。我也需要时间戳作为索引,因为我用不同的时间戳连接多个帧,但是具有相同的帧宽和高度。
有办法创建这样的索引吗?我的目标是得到:嘿值2和0太高了。
我的数据看起来像(val是一个温度值):
0 1 2 .. 639 ts
0 val val val .. val
1 val ..
2 ..
..
229
我使用Hazelcast来保存具有不同类型属性的map对象类
示例
public class Person() {
public int id;
public Syting name;
public Date birthDay;
public boolean isVip;
}
所以,我如何将带有对象数据和hazelconfig.xml的地图作为
<indexes>
<index ordered="true">id</index>
<
假设我从一个数据帧中提取一个序列(就像apply函数会发生的那样)。我正在尝试从该系列中查找原始数据帧索引。
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})
x=df.ix[0]
x
Out[109]:
a 1
b 4
c 7
Name: 0, dtype: int64
注意输出底部的"Name: 0“部分。如何从序列对象x中获取值'0‘?
我有一个DataFrame: df_IJR
Out[40]:
Date Close
0 2015-01-02 56.610001
1 2015-01-05 55.744999
2 2015-01-06 54.814999
3 2015-01-07 55.384998
4 2015-01-08 56.355000 如何在循环中执行逐行计算?例如。 for i in df_IJR:
x = 1000/df_IJR.iloc[i,:]['Close']
df_IJR['S