Pandas:标记连续值
Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据操作工具库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适合处理和分析大型数据集。Pandas中的主要数据结构是Series和DataFrame。
- Series是一维带标签的数组，类似于Python中的字典，可以存储不同类型的数据。它由两部分组成：索引（标签）和对应的值。Series可以通过传入一个列表或数组来创建。
- DataFrame是一个二维表格数据结构，可以看作是多个Series对象按列拼接而成的。DataFrame的每一列可以是不同的数据类型，包括数值、字符串、布尔值等。DataFrame可以从多个Series、列表或字典等数据结构创建。
标记连续值是指对于连续型的数值数据，可以给其添加一些特定的标签，以方便进行数据分析和操作。在Pandas中，可以使用cut()函数将连续值按照一定的区间进行切割，并为每个区间添加自定义的标签。cut()函数的语法如下：
pandas.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False)参数说明：
- x：需要切割的连续值数据。
- bins：切割区间的边界值，可以是一个整数表示等间隔切割，也可以是自定义的分割点。
- labels：用于替换切割后每个区间的标签，如果不指定，则使用默认标签。
- right：指定区间的开闭区间，默认为True，表示右闭左开。
- include_lowest：指定是否包含最低值的区间，默认为False，即不包含。
cut()函数将会返回一个新的Categorical对象，代表了切割后的离散化数据。
优势：
- 灵活性：Pandas的cut()函数可以根据具体需求对连续值进行灵活的切割和标记。
- 数据分析：通过对连续值的离散化处理，可以更好地进行数据分析和可视化。
- 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，对连续值进行标记可以方便地应用于特征工程，提高模型性能。
应用场景：
- 金融领域：对于收入、支出等连续值数据进行切割和标记，用于财务分析和预测。
- 健康领域：对于身高、体重等连续值数据进行切割和标记，用于人体指标分析和健康评估。
- 市场调研：对于用户年龄、购买金额等连续值数据进行切割和标记，用于市场细分和用户画像分析。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云数据库CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
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1回答
我正在尝试通过绘制其概率密度分布来分析的特征(单击链接获取数据集)。我还没有删除无效的0数据，所以曲线图有时会在最左边显示偏差。在大多数情况下，分布看起来是准确的：
我对DiabetesPedigree图的外观有一个问题，它显示的概率超过1.0 (对于x~，介于0.1和0.5之间)。据我所知，综合概率应该等于1.0。
我已经隔离了DiatebesPedigree绘图的代码，但通过更改dataset_index值也可以对其他绘图执行同样的操作：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
浏览 0提问于2017-09-27得票数 3
我想从数据框架中选择最常用的名词
将名词从数据的每一行中分离出来。
将它们存储在一个名为“令牌”的新列中
为此，我将函数传递给apply函数，但我收到了此错误。
IndexError: string索引超出了范围
这是我的密码
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
train= pd.read_csv(r'C:\Users\JKC\Downloads\classification_train.csv',names=['product_title','brand_id'
浏览 2提问于2016-07-17得票数 3
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1回答
我有一个包含月份和日数以及相应周期(温暖/寒冷/过渡)的df示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'cycle':['transition'] * 10 +
['warm'] * 1 + ['transition'] * 3 + ['warm'] * 10})
我想找单数值。在相等的连续10行之后(即。并为它们分配前一个字符串的值(即。如果它们后面跟着相同的序列(即。过渡)。
谢谢!
浏览 1提问于2022-03-15得票数 0
2回答
我试图绘制以下数据：
x | y | end_x | end_y | outcome
94.8 | 34.4 | 91.2 | 4.0 | Successful
10.5 | 20.4| 52.3 | 55.8 | Unsuccessful
13.2 | 29.8 | 58.9 | 1.0 | Successful
我不知道我在这里做错了什么
for x in range(len(df['x'])):
if df['outcome'][x] == 'Successful':
plt.plot((df['x'
浏览 2提问于2022-02-09得票数 1
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1回答
我有一个english_words数据集，我加载到一个熊猫数据集。dataframe中包含的数据只是english_words的一列，大约有58109行。当我试图对单词进行任何数据操作时，我会得到以下错误：
for i in range(0,len(english_words):
print(i,english_words[0][i])
我希望看到所有的文字打印在我的数据。
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-8c
浏览 2提问于2019-11-08得票数 0
5回答
检测三组相等元素列表的有效函数
、、、、
我正在寻找一个有效的函数，以找到至少三次连续出现的标记，不间断。
输入示例：
import pandas as pd
marks = [83, 79, 83, 83, 83, 79, 79, 83]
student_id = [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
d = {'student_id':student_id,'marks':marks}
df = pd.DataFrame (d)
期望产出：
83
如果可能的话，我正在寻找比用一个for循环逐行循环更有效的方法来跟踪前面的两个标记。也就是说，我在寻找比以下更
浏览 14提问于2022-04-13得票数 3
回答已采纳
1回答
在嵌套时间循环中更新熊猫索引和行
、、、、
在使用row生成器的for循环中，我面临迭代更新pd.iterrows()和index的挑战。在下面的示例中，我的目标是从索引0获得每个连续字母与第一个字母(A)之间的距离：
import pandas as pd
import string
data = {'letter':['A', 'C', 'D', 'X', 'X', 'Z', 'A', 'E', 'Z', 'Y', 'D', 'B&
浏览 4提问于2021-10-07得票数 1
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2回答
我使用.at函数尝试将所有列保存在一个标题下的列表中。该文件包含国家和人口的条目。
df = pandas.read_csv("file.csv")
population_list = []
df2 = df[df['country'] == "India"]
for i in range(len(df2)):
population_list = df2.at[i, 'population']
这是抛出一个KeyError。然而，df.at似乎对原始数据很好。.at在这种情况下是不允许的吗？
浏览 3提问于2022-02-15得票数 0
2回答
我得到了以下pandas.DataFrame，其中列value是输入数据，group是所需的输出。 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'value': [0.1, 0.2, np.nan, 0.2, 0.3, 0.5, np.nan, 0.1],
'group': [1, 1, np.nan, 2, 2, 2, np.nan, 3]}) 我想为用np.nan分隔的每个连续数字段分配一个唯一的ID。我可能需要一些聚类方法来实现这一点，但我还找
浏览 17提问于2020-10-08得票数 0
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2回答
我正在学习巨蟒和它，熊猫和一些有关数据科学的工具。在做一本书的练习时，我在IPython上编写了上述代码，但是在执行该块时，我会收到一条错误消息：
for i in range(len(df1)):
if (df1['Temperature'][i]-df1['Temperature'][i-1]) > 0.1:
print (df1['Temperature'][i])
回溯(最近一次调用)：
File "<ipython-input-140-9f31dd23b324>", line 2
浏览 0提问于2018-09-16得票数 0
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我试图遵循下面列出的机器学习教程：，但我遇到了一个问题。我能够在我的Macbook air上运行下面的代码，但是它在我的Windows机器上不能工作。我用类似的标题检查了其他问题，似乎都不适合我的问题。
为什么会发生这种情况？怎么能修好呢？
我的全部代码：
# Python version
import sys
print('Python: {}'.format(sys.version))
# scipy
import scipy
print('scipy: {}'.format(scipy.__version__))
# numpy
import nump
浏览 3提问于2022-10-15得票数 -1
1回答
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
acsv=pd.read_csv('full_data.csv')
acsv.drop([2,5],axis=0,inplace=True)
booliens=[]
for i in acsv.new_deaths:
tip=str(i)
if "nan" in tip:
booliens.append(False)
else:
booliens.append(True)
booliens=
浏览 19提问于2020-03-19得票数 0
我正在尝试一种机器学习的方法，但我遇到了一些问题。这是我的代码：
import sys
import scipy
import numpy
import matplotlib
import pandas
import sklearn
from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import model_selection
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics
浏览 3提问于2018-10-17得票数 1
1回答
在熊猫数据中检测错误的连续行
、、、、
假设我有以下DataFrame：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['tom', 10], ['sam', 23], ['sam', 23], ['sam', 23], ['alice', 23], ['alice', 30], ['alice', 30]]
# Create the pandas Data
浏览 2提问于2022-09-22得票数 0
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3回答
我在一天中每隔大约1分钟就会有嘈杂的数据。
下面是一个简单的版本：
如何识别用黄色标记的较低噪声和较低值周期的开始和结束索引值？
测试数据如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
arr = np.array([8,9,7,3,6,3,2,1,2,3,1,2,3,2,2,3,2,2,5,7,8,9,15,20,21])
plt.plot(arr)
plt.show()
浏览 5提问于2021-10-01得票数 7
1回答
我想将DataFrame中列的最小值从其上方的值中减去。在R中，我会这样做：
df <- data.frame(a=1:5, b=c(5,6,7,4,9))
df
a b
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 4
5 5 9
df$b[which.min(df$b)-1] - df$b[which.min(df$b)]
[1] 3
我如何在pandas中做同样的事情呢？更普遍的情况是，如何提取满足特定条件的pandas DataFrame中的行号？
浏览 1提问于2017-04-11得票数 0
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3回答
我使用来查找具有大约20000个特性和400+样本的数据集的主组件。
然而，与应该使用的学习PCA相比，我得到了不同的结果.我也没有检查Orange3 PCA提出的规范化选项。
其中第一主成分占总方差的14%，第二主成分占13%等。
对于Orange3，我得到了一个非常不同的结果(第一个主成分的方差~65%，等等)：
使用scikit-learn的代码如下所示：
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
matrix = pd.read_table("matrix.csv", sep='
浏览 6提问于2016-04-04得票数 2
回答已采纳
我想知道是否有一种方法可以转换PyArrow表，而不需要将它们转换成熊猫、数据仓库或python对象。
现在，我正在使用类似于以下示例的东西，我认为这个示例不太有效(我省略了简洁的模式)：
import numpy as np
import pyarrow as pa
np.random.seed(1234) # For reproducibility
N, M = 3, 4
arrays = [pa.array(np.random.randint(0, 4, N)) for _ in range(M)]
names = [str(x) for x in range(M)]
table
浏览 2提问于2021-06-22得票数 1
回答已采纳
1回答
无法使用折线图进行可视化
、、、
我已经使用CSV文件测试了matlpotlib，其中y和z值没有连接，如下所示。
我可以使用散点图可视化这些数据，但我不能连接这些点，但最终目标是使用折线图创建连接的图。为什么它不能用线条图可视化？
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r'C:\Users\PythonTest\source\file.csv')
ax1 = plt.subplot2grid((1, 1), (0, 0))
x = df.time
y = df.gx
z = df.sp
# ax1.scatt
浏览 8提问于2020-02-12得票数 1
回答已采纳
我知道这个错误是什么意思，经过两次检查，我的Y变量数据肯定在0,1以内，-I：
Y.max() = 1
Y.min() = 0.7333333
dtype(Y) is float64
我正在使用pandas读取数据。这是我第一次使用statsmodels.api包。对于这个错误我还应该检查什么？
浏览 0提问于2016-01-08得票数 0
我有一个整数，它包含值。我想要创建一个循环来创建带有连续标记的UIImageViews。
我的代码：
var n:Int = 1
if arrayOfEmojis.count != 0 {
for emoji in arrayOfEmojis {
let emojiView = self.view.viewWithTag(n) as! UIImageView
emojiView.image = emoji
...
}
但是emojiView不是创建的。当我使用"if
浏览 5提问于2017-03-19得票数 3
回答已采纳
1回答
我尝试使用附加的重新创建PyMC3应用编程接口指南中的示例。
在创建pm.Model()的步骤中，我遇到了difficultiies.The矩阵，维度不起作用。我不明白为什么在API示例中使用(4,3)矩阵，因此我很难将示例转换为我的问题。
感谢您的时间和理解！
干杯莱纳斯
我附上了完整的代码，因为我没有使用数据集的所有列。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from math import *
import theano
import the
浏览 23提问于2019-07-08得票数 0
1回答
我有一个包含datetime列和count列的pandas df1。如果连续一个小时的字符串为0，并且在该小时内少于2分钟的数据大于0(“峰值容差”)，则认为该字符串无效。
datetime间隔为5秒，但并不总是一致的(即，可以从6:00:00跳到14:00:00，跳过其间的所有时间)，因此行之间的差异应为5秒，才能被视为连续的一段时间。
我想添加一个新的列flag，它将0标记为无效，1标记为有效。
样本数据
time count flag
00:00:05 0 0
00:00:10 0 0
.....
浏览 6提问于2016-08-09得票数 1
我对我的熊猫有个问题。首先，我尝试了在cd C:\Python27\Scrips...doing上轻松安装。easy_install.exe numpy，和easy_install.exe pandas，但只有numpy工作，熊猫没有，所以我用pip安装。这两种方法都有效。但回到我的代码，当我测试它时，
这是我的代码：
import fileinput
import csv
import numpy
import pandas
#records = pe.iget_records(file_name="test.xlxs")
records = pd.read_csv('
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
回答已采纳
我正在编写一个基于距离的预测旅行时间的模型。我得到了
ValueError:未知标签类型:运行以下代码时出现“连续”错误：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
times = pd.read_csv('SC.csv')
X = times.drop(columns=['Time'])
y = times.drop(columns=['distance'])
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit
浏览 0提问于2020-07-09得票数 0
回答已采纳
1回答
插值然后外推边界值
、、、
下面的程序不插值0,7的值
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([np.nan, 2, 4,np.nan, 8, np.nan], [0,1,2,4,5,7])
interp = s.interpolate(method='akima', order=2)
print(s)
print(interp)
0 NaN
1 2.0
2 4.0
4 NaN
5 8.0
7 NaN
dtype: float64
0 NaN
1 2.000000
2 4
浏览 2提问于2020-01-11得票数 0
回答已采纳
我有一张数据文件，看起来像：
df:
+---------------------------------------------------+-------------+------------+------------+
|Text_en | pos_score | neg_score | sent_score|
+---------------------------------------------------+-------------+------------+------------
浏览 4提问于2020-04-07得票数 0
回答已采纳
我想了解MATLAB Simulink中离散求解器和连续求解器的区别。
有没有人能用简单的语言举例解释一下这种区别。
浏览 0提问于2016-03-11得票数 0
代码： ps = PorterStemmer()
tokens = []
for i in range(0,len(df)):
tweet = str(df['clean_tweet'][i])
tweet = tweet.lower()
tweet = tweet.split()
tweet = [ps.stem(word) for word in tweet if word not in stopWords]
tweet = ' '.join(tweet)
tokens.append(tweet)
p
浏览 80提问于2021-05-03得票数 0
我正在尝试用来自pandas数据框的y轴值和x轴日期在seaborn中绘制线条图。
当我在没有将date列转换为datetime对象的情况下创建折线图时，它会将日期放在错误的顺序中。当我将日期列转换为日期时间格式时，它给出了奇怪的x标签，并且只显示了其中的5个日期。
df = pd.read_csv("dddd.csv")
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df = df.sort_values(["date"])
ax = sns.lineplot(y=df["google&
浏览 3提问于2019-04-30得票数 0
希望你今天过得愉快！
我正在尝试将数据从python脚本导入到elasticsearch索引中。索引必须每隔一段时间(10分钟)接收一次数据，并在python脚本每次完成该过程时积累所述数据，当然，也不要忘记可以在kibana中绘制它的第一个数据。
我正在使用eland从elastic获取数据，执行一个进程(使用pandas)，并使用pandas_to_eland ()将信息发送到elastic。问题是索引忘记了新的传入数据。
下面是我正在做的事情：
while(True):
#Get data from elasticsearch
eland_data = ed.DataFrame
浏览 5提问于2021-07-16得票数 1
我有一张数据，看起来像这样：
Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Embarked FamilySize \
PassengerId
1 3 male 22.0 1 0 7.2500 S 2
2 1 female 38.0 1
浏览 6提问于2020-03-17得票数 1
我是机器学习的初学者，我试图通过解决Kaggle的泰坦尼克号问题来学习。据我所知，我已经确保了这些指标是同步的，但我当然要为这个问题而责怪自己，而不是Python。但是，我仍然找不到源代码，Spyder也帮不上忙。
这是我的密码：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
"""Assig
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
回答已采纳
我使用Google在我的网页上显示区域图。但由于其性质，第一个hAxis标签显示在第一个vAxis标签附近(参见 - 2013中的一个示例，接近0)。如果将图表类型更改为LineChart，则不会出现这样的问题(请参阅另一个Google )。
是否有任何方法隐藏第一个hAxis标签(可能是最后一个)？我试过和slantedText一起玩--不过看起来不太好。showTextEvery没有帮助，因为计数总是从第一个元素开始。
看看我的图表是如何使用LineChart类型的：
对于AreaChart类型：
Upd.我可以将vAxis更改为continuous类型(1, 2, 3, 4)
浏览 0提问于2014-04-10得票数 0
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2回答
我正在做一个类分配，在那里我需要使用KNN来构造一个分类器和报告的准确性。我有一些我一直在做的代码。我在下面的代码中收到了这个错误。
回溯(最近一次调用)：文件"c:\Users\jazzm\OneDrive\Desktop\python\HWK6.py"，第20行，在classifier.fit(x_train，y_train)文件第207行，在fit返回self._fit(X，y)文件"C:\Users\jazzm\OneDrive\Desktop\python.venv\lib\site-packages\sklearn\neighbors_base.py"
浏览 6提问于2022-11-20得票数 -1
我有如下整数级数：
data1 = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
data2 = [4, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 0]
我们可以看到，data1似乎是“连续的”，而data2则不是，因为data1的最大常数绝对增量为1。
我如何决定使用Pandas，data1是“连续的”，而data2不是？
浏览 1提问于2018-09-05得票数 1
回答已采纳
我在pandas中有大量的256行5列的数组，我想要计算统计(最小，最大，平均值，...)每列中4个数组成员的功能。我写了以下代码，但它非常耗时：
for col in array:
for j in range(0,256,1):
min = array[col].iloc[j:j+4].min()
max= array[col].iloc[j:j+4].max()
(other functions)
因为我有许多阵列，我想为每个阵列做这个任务，这是非常耗时的。有没有办法在没有循环的情况下编写更简单的代码来减少执行时间。
浏览 0提问于2017-07-10得票数 0
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2回答
如何在邮件中找到集群
、、、、
我正在做一个机器学习项目，我有一个包含电子邮件中出现的单词频率的数据集。我需要找到每个邮件所属的集群。我所做的是将一个数据加载到pandas数据帧中，然后我训练了一个KMeans算法。数据集如下所示：
[
{
"adwords": 2,
"google": 4,
"ads": 2,
"facebook": 1,
"shyam": 2
},
{
"facebook": 4,
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
我有一个问题，与PyCaret的工作。以前我没有任何问题。
但是当我使用pandas和对数据进行过度采样并保存数据时，它就开始了。
文件是。
然后我在一个单独的笔记本里读到了这个文件。
import pycaret
from pycaret.utils import version
from pycaret.regression import *
from pycaret.classification import *
# Read clean data
starbucks_days = pd.read_csv('days_smote.csv')
# Drop a colu
浏览 6提问于2020-08-24得票数 0
回答已采纳
1回答
下面的图表是用CorePlot在iPhone上完成的：
我试着让x轴的第一个大勾号出现在轴的乞求处。有没有办法告诉axisSet第一个主要滴答应该在哪里？我试图实现有固定的时间，像每15分钟或每小时，我想如果我得到的第一个日期值更正，下一个将跟随。
浏览 1提问于2013-10-31得票数 1
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2回答
下面是来自pandas数据库的一些条形码数据
737318 Sikat Botol Pigeon 4902508045506 75170
737379 Natur Manual Breast Pump 8850851860016 75170
738753 Sunlight 1232131321313 75261
739287 Bodymist bodyshop 1122334455667 75296
739677 Bodymist ale 123456789
浏览 0提问于2017-10-04得票数 0
在下面的代码中，我喜欢只在代码为'b‘时才计算值的总百分比变化。预期答案为0.6 (即3/4 * 8/10)。
import pandas as pd
import numpy as np
x = pd.DataFrame({'Code':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a'
浏览 14提问于2020-07-10得票数 0
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1回答
伯特变压器KeyError: 3
、、、、
我对伯特语言模型很陌生。我目前正在使用Huggingface库，并且在编码输入时遇到了一个错误。该模型的目标是对假新闻进行分类。
首先，我下载了数据集，并将其转化为包含3列的熊猫数据。索引，推特，标签。使用bert大容量的预训练自动令牌器对输入进行编码。
TOKENIZER = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased")
所使用的功能如下：
def bert_encode(data,maximum_len) :
input_ids = []
attention_masks = []
for i in range(l
浏览 2提问于2021-05-14得票数 3
1回答
Keras精度NAN
、、、、
我对机器学习非常陌生，并且正在尝试使用我收集的数据创建一个Keras模型。它非常均匀，负载也很好。以下是一个示例：
n,d0,d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,output
30,85.1,65.0,32.2,38.2,191.9,72.1,118.2,121.5,110.3,0.0
417,232.8,51.3,39.8,66.0,173.4,246.7,285.4,265.6,217.0,1.0
496,194.2,72.7,214.8,41.6,155.2,195.2,208.3,31.0,15.6,2.0
361,206.1,52.8,63.0,105.1,168.5,1
浏览 3提问于2022-01-31得票数 -1
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我正在尝试创建一个模型，用于预测下面的结果栏：
Date Open High Close Result
1/22/2010 25.95 31.29 30.89 0.176104
2/19/2010 23.98 24.22 23.60 -0.343760
3/19/2010 21.46 23.16 22.50 0.124994
4/23/2010 21.32 21.77 21.06 -0.765601
5/21/2010 55.41 55.85 49.06 0.302556
我使用的代码
浏览 2提问于2020-12-27得票数 4
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1回答
我有以下数据帧：
[1] df.index
[1] DatetimeIndex(['1981-01-01', '1981-01-02', '1981-01-03', '1981-01-04',
'1981-01-05', '1981-01-06', '1981-01-07', '1981-01-08',
'1981-01-09', '1981-01-10',
浏览 70提问于2019-11-22得票数 2
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有没有一种方法可以让自定义C函数作用于pandas DF？例如，我知道我可以将一个c函数包装在python函数中，然后在逐行迭代中使用它，但这似乎效率很低。我知道pandas是用c写的。我想用一种简单的方式告诉pandas“使用这个c函数”。这是天真的，但是类似这样的东西 ...
cFunc = get_c_function_some_how()
for i in range(1000):
df = df.use_c_function(cFunc)
use_df(df)
... 我的用例是，我一遍又一遍地做一组简单但计算成本较高的计算，我希望使这组特定的计算速度大大加快。 编辑:
浏览 33提问于2020-10-05得票数 0
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简单图不表示数据
、、
这是一个非常直截了当的问题。我有和x轴的年份和y轴的数字线性增长100。在用熊猫和matplotlib绘制这个图时，我会得到一个图表，它不代表任何数据。我需要一些帮助来解决这个问题，因为这是一小部分代码：
CSV的内容如下：
A,B
2012,100
2013,200
2014,300
2015,400
2016,500
2017,600
2018,700
2012,800
2013,900
2014,1000
2015,1100
2016,1200
2017,1300
2018,1400
“守则”：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy a
浏览 0提问于2018-09-24得票数 1
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我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
我正在写一个程序，它读取一个潜在的，并判断它是否是一个有效的拉丁方。现在，我正在尝试判断所选的区域是否为连续区域。
同时读入潜在的拉丁广场和区域的位置。区域[0,1][0,2][1,1][1,2]将是有效区域，因为它是连续的；[0,0][0,2][1,1][1,2]将不是连续或有效的，因为无法访问[0,0]。我如何判断它们是否是连续的？
浏览 3提问于2011-10-23得票数 2
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