这是我的代码:
#Import libraries
import os
import pandas as pd
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import date
import matplotlib.ticker as ticker
# API Key from EIA
api_key = 'blah blah'
# api_key = os.getenv("EIA_API_KEY")
# PADD Names
我试图在代码中用modin熊猫替换熊猫:
if not isinstance(X, pd.DataFrame):
raise TypeError(
"X is not a pandas dataframe. The dataset should be a pandas dataframe.")
但错误是:
DataFrame Expected type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, found <class 'modin.pandas.dataframe.DataF
for i in str_list: #str_list is a set contain some strings
df.loc[i].sort_values(by = 'XXX')
**TypeError**: sort_values() got an unexpected keyword argument 'by' ".
>>> type(df.loc[i])
>>> pandas.core.frame.DataFrame
但是它可以在for循环之外工作!
df.loc['string
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我有以下脚本:
import fxcmpy
import pandas as pd
from pandas import datetime
from pandas import DataFrame as df
import matplotlib
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
from datetime import date
import numpy as np
TOKEN = "hidden "
con = fxcmpy.fxc
当我试图连接两只熊猫数据时,我发现了下面的一个错误:
TypeError: cannot concatenate object of type 'list; only ps.Series and ps.DataFrame are valid
一开始,我认为这是因为一种包含某列列表的数据格式。因此,我尝试将两个不包括列中列表的数据文件连接起来。但我也犯了同样的错误。为了确定,我打印了数据格式类型。他们都是pandas.core.frame.DataFrame。为什么我会有这个错误,即使它们不是列表?
import pyspark.pandas as ps
split_col = spli
我想导入一个txt文件,并对其执行一些基本操作。
由于某种原因,我一直收到一个不可散列的类型错误,不确定问题是什么:
def loadAndPrepData(filepath):
import pandas as pd
pd.set_option('display.width',200)
dataFrame = pd.read_csv(filepath,header=0,sep='\t') #set header to first row and sep by tab
df = dataFrame[0:639,:]
假设我有一个dataframe,并且希望将数据类型设置为所有列,就像我调用read_csv方法一样。为了简单起见,同样的错误,TypeError: object of type 'type' has no len()给出了这段代码:
df = pd.DataFrame([1,2,2,3], columns = ['num'], dtype={'num':int})
这里有什么问题,怎么让它工作呢?
全错误堆栈:
TypeError Traceback (most recent cal
当我使用pandas时,代码工作得很好(但非常慢),而当我使用modin和concat dataframe时,显示了一个错误 contador = 0
df = pd.DataFrame()
data = pd.DataFrame()
for file in range(len(files)):
usefile = files[file]
print("Valor Numero :" + str(contador) + " de un total de " + str((len(files))) + " archivos")
我对蟒蛇比较陌生。
我尝试在我的数据集中创建一个新的布尔变量,如果天的价格小于天的价格(i-1),它会返回,否则返回。
df['bool'] = ''
for i in range(len(df)):
if df.iloc[i,10] >= df.iloc[i+1,10]:
df['bool'].append("Down")
else:
df['bool'].append("Up")
(10是包含价格的栏)。
它返回此错误:
----------------------
如何创建具有可空整数数据类型的熊猫DataFrame?
下面的例子有什么问题?
import pandas as pd, numpy as np
# works
pd.DataFrame(index=list(range(2)), data={'x':np.uint8(1)})
# TypeError: data type not understood
# TypeError: values must be a 1D list-like
pd.DataFrame(index=list(range(2)), data={'x':np.uint8(1)}, dt
我想从query_set.QuerySet对象创建一个pandas DataFrame,但当我执行以下操作时:
df = pd.DataFrame.from_dict(res)
res作为查询集,我得到以下错误:
TypeError: Object of type DataFrame is not JSON serializable.
我能做些什么来修复它?提前感谢!
我有一个Python字典,但是当我试图将它作为JSON文件转储时,它说它是一个Pandas DataFrame!
import pandas as pd
import os
import re
import json
files_net = [f for f in os.listdir('.') if re.match(r'network_.+.json', f)]
networks = {}
for file in files_net:
with open(file) as f:
networks[re.search(r
我正在尝试创建一个从yahoo导入的数据字典。
这不管用:
import pandas_datareader.data as web
symbols = ['BTC-EUR','ETH-EUR' ]
dict_of_stock = { web.DataReader(s, "yahoo") for s in (symbols) }
退出:
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/generic.py in __hash__(self)
1797 def __hash__(se