dataframe列是否需要具有与datetime索引相同数量的元素？
dataframe列不需要具有与datetime索引相同数量的元素。在Pandas库中，DataFrame是一个二维表格，可以包含不同类型的数据。它由多个Series（列）组成，每个Series可以具有不同的长度。而datetime索引是用于按时间排序和筛选数据的特殊索引，它可以是一个单独的Series作为索引，也可以作为DataFrame的索引。
在实际应用中，DataFrame的列可以包含不同长度的数据，例如不同时间点的观测值或不同数据类型的特征。当DataFrame的列与datetime索引的长度不同时，Pandas会自动通过对齐操作来处理数据，以确保数据的一致性。这意味着即使列的长度与datetime索引不同，仍然可以在相应的时间点上对列进行操作和计算。
对于datetime索引，可以使用Pandas提供的各种功能和方法来处理和分析时间序列数据，例如按时间范围筛选、重采样、移动窗口计算等。同时，腾讯云的相关产品中，您可以使用TencentDB来存储和管理时间序列数据，TencentCloud CVM实例提供了高性能的计算环境，供您进行数据处理和分析任务。
总之，DataFrame的列不需要具有与datetime索引相同数量的元素，Pandas会自动处理对齐操作以确保数据的一致性，而腾讯云提供的相关产品可帮助您处理和分析时间序列数据。
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我有两个numpy数组lst和a，我想按a在lst中出现的相同顺序对第一列进行排序，同时保持a的每一行都有相同的元素。 lst = np.array(['a','b','d','e','c'])
a = np.array([['e','b','a','d','c'],[1,2,3,4,5]]).T 我想要的结果是： array([['a', '3'],
['b', '
浏览 15提问于2021-06-22得票数 0
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每当更新子表时，我都试图更新父表。当只有一个子表时，我能够创建一个触发器。
我有一个用例，其中我有多个子表，在更新任何一个表时，我需要更新父表。是否有可能在触发器中添加多个前后语句？(或者)应该为每个表分别创建单独的触发器吗？
下面是我的表和触发信息
CREATE TABLE books ( id integer, title varchar(100) NOT NULL, author varchar(100) NOT NULL, episode_id integer, chapter_id integer, published_date datetime NOT NULL, child_ta
浏览 3提问于2020-07-07得票数 0
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我有两个熊猫数据框df1和df2。df1有3行3列，df2有5行2列。我想为df2创建一个名为'close'的新列，就像在df1中那样。
我想将df1 'close'列元素复制到df2，其中df1的日期、索引和时间列与df2的日期、索引和时间列相同。
下面我展示了我想要实现的数据帧(df3)：
time= [datetime.time(10, 7, 59),
datetime.time(15, 8, 59),
datetime.time(11, 56, 59)]
date = ['7/2/2019', '7/
浏览 0提问于2019-09-04得票数 0
是否可以使用由datetime对象组成的列对pandas DataFrame重新建立索引？
我有一个包含以下列的DataFrame df：
Int64Index: 19610 entries, 0 to 19609
Data columns:
cntr 19610 non-null values #int
datflt 19610 non-null values #float
dtstamp 19610 non-null values #datetime object
DOYtimestam
浏览 0提问于2012-06-08得票数 15
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我对python相当陌生，所以如果这似乎是一个简单的问题，请原谅我。
我有一份数据。我的目标是获取dataframe的值，并将其转换为另一种类型并替换该列。这是密码：
strtotime = {}
for x in range(0,len(results['CreationDate'])):
strtotime[x] = datetime.strptime(results['CreationDate'][x], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
results['CreationDate'] = pd.to_
浏览 0提问于2017-10-05得票数 3
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当我试图提升样本时，我得到了下面的错误..。
import pandas as pd
from datetime import date
df1=pd.read_csv("C:/Codes/test.csv")
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1 = df1.set_index(['Date'])
df2 = pd.DataFrame()
df2 = df1.Gen.resample('H').ffill()
我得到了这个error...ValueErro
浏览 2提问于2017-07-03得票数 3
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我有一个熊猫数据中心( dataframe df )，它的索引类型是DatetimeIndex，参数是：dtype='datetime64[ns]', name='DateTime', length=324336, freq=None。dataframe有22列，都是数字的。我想要创建一个新的列Date，其中只包含DateTime的日期(稍后用于分组)。
我第一次尝试
df['Date'] = df.apply(lambda row: row.name.date(), axis=1)
大概需要13.5秒。但是，当我使DateTime成为一个常规列
浏览 1提问于2020-02-18得票数 0
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我有下面的项目树
.
└── src
└── dask_test
├── helpers
│ ├── commandline.py
│ ├── data
│ │ ├── dataset0.json
│ │ ├── dataset1000.json
│ │ ├── dataset300.json
│ │ ├── dataset5000.json
│ │ ├── dataset500.json
│
浏览 5提问于2017-06-24得票数 2
我有一个包含多个列变量和大约10行副本的dataframe，还有一个具有相同变量但有700行的第二个dataframe。我希望创建一个循环，该循环接受第二个dataframe中行的每个值，并查看它是否在第一个dataframe的相应列的范围内。到目前为止，我已经尝试了一个相当不雅的长for loop，它有太多的语法错误，以至于我无法确定从哪里开始修复它。
这里是我的数据文件的简写版本。Dataframe 1: c1a
WAV UV VIOLET BLUE
2D1 10.8 10.1 23.5
3A4 6.2 8.2 19.9
4A
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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我有一个包含多个列的DataFrame，其中一个列的类型是datetime。有时通过df.set_index(...).将此列用作索引。
在其他情况下，为了保持datetime列，我需要重置该索引。现在，我正在寻找一种如何检查dataframe是否有默认索引的方法。我试过了，但这并不适用于所有案件：
if df.index.name is not None:
df.reset_index(inplace=True)
我可以测试索引是否为datetime类型，但我真的想知道是否有像df.is_index_set().这样的通用方法。有什么建议吗？
浏览 3提问于2017-12-05得票数 5
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我在其他时候见过这个错误，在调用返回可迭代函数的过程中我搞砸了，但这一次我被困住了。据我所知，我正确地遵循了这里的规则。有人能发现我错过了什么吗？
我到目前为止所做的事：
验证所讨论的列的格式是否正确，并且没有NaNs。
在外部工具中验证正则表达式
重写了声明
下面是我用来生成regex和筛选器数据的代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
data = ['2019-01-01']
only_onboarding = pd.DataFrame(data, column
浏览 2提问于2019-08-19得票数 1
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熊猫用日期填充列
、、
我试图用一个静态日期填充一个DataFrame列(整个列)，但它必须是一个变量。我可以使用numpy填写数字，但无法填写列的日期：
currdate = ['3/31/2018'] #this is what I need filled in
missing = ['GREEN', 'YELLOW', 'RED', 'BLUE', 'PINK']
第1节：
A = ({'PERIOD DT': pd.to_datetime(currdate),
浏览 50提问于2018-06-07得票数 1
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因此，我研究了来自Pandas的一些命令是如何工作的，我遇到了这个问题；当我使用reindex命令时，我的数据被NaN值所替代。下面是我的代码：
>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>frame1=pd.DataFrame(np.arange(365))
然后，我给它一个日期索引：
>>>frame1.index=pd.date_range(pd.datetime(2017, 4, 6), pd.datetime(2018, 4, 5))
然后我重新编制索引：
浏览 1提问于2017-04-06得票数 4
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我有一个包含数据帧的列表。我想遍历列表中的每个dataframe，并为每个dataframe选择列'Time‘并将其转换为datetime对象。这是我写的代码，但它给出了错误"list indices必须是整数或切片，而不是DataFrame“
for i in list_of_dataframes:
list_of_dataframes[i].to_datetime(list_of_dataframes[i].eventTime)
浏览 0提问于2019-02-23得票数 0
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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我有一个从0到40之间的随机数列表，由：
A=[]
x=0
while x<100:
a=random.randint(0,40)
A.append(a)
x+=1
假设已有的DataFrame有1列秒(86400行)，那么我如何在列表A中每个值添加1列呢？
为了更好地解释它:我想在dataframe中添加100个列，每个列的第一行包含列表A中的值。然后，在接下来的行中，我将进行其他计算。
浏览 0提问于2018-11-17得票数 1
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我正在检查python熊猫dataframe中所有列的数据类型。当我检查int64或float64列时，它可以正常工作，如下所示：
print("df['Pass'][0].dtype=",df['Pass'][0].dtype)
输出为df['Pass'][0].dtype= int64
但是，当我尝试检查应该是时间戳或字符串的列时，我从我所在的 try 块中删除，然后转到除了以外的
print("df['DATETIME'][0]=",df['DATETIME'][0])
pri
浏览 0提问于2021-05-28得票数 0
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当我做match=a.isin(b)时，匹配的数量并不等于match2=b.isin(a)中的匹配数。在这里，a和b是dataframe列(series)，在列中匹配的是每个"True“值。我认为a.isin(b)是一个函数，对b中的元素返回"True“，b.isin(a)作为返回b中的元素的"True”的函数。我希望匹配的数量相等，为什么不呢？我有len(match)>>len(match2)，这有可能吗？
浏览 1提问于2021-11-17得票数 0
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我正在尝试重采样一个非常简单的数据格式，但只有以下例外情况才会失败：
TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但有一个“索引”实例
我读了熊猫API文档，看了几十个例子，我不知道自己做错了什么。
# %%
import pandas as pd
print(f"pandas version: {pd.__version__}\n\n")
data = pd.DataFrame({"created": ['2019-03-07T11:01:07.361+0000',
浏览 3提问于2019-09-20得票数 1
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我想存储类似时间序列的数据。没有像正常时间序列数据那样的数据设置间隔。数据点的频率可以是每几秒一次，也可以像每几年一样少，都是在同一个时间序列中。基本上，我需要一次又一次地存储和一个值。
我希望能够非常迅速地检索本系列中的最新项目。我还希望能够在两个日期之间的范围内快速检索所有的值。写作效率不错，但不那么重要。
我最初的想法是使用键设置为日期的文档。就像这样：
{
"entry_last": 52,
"entry_history": {
datetime(2013, 1, 15): 94,
datetime(201
浏览 3提问于2015-12-04得票数 2
我试着使用length()来确定一个dataframe中观察的数量。如果我使用length(data)，它将给出列的数目；如果我使用length(data$ var1 )，它将给出var1中的元素数。如何使用length()来确定总观察值(列的#*列中的元素的#)。
谢谢
浏览 3提问于2020-07-13得票数 2
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我正在设计一个数据库，并遇到了一个与性能相关的问题。请注意，我们仍然处于设计阶段，没有实现，所以我还不能测试任何东西。
我有下表结构
Events
----------------------
EventID INT PK
SourceID INT FK
TypeID INT FK
Date DATETIME
预计该表将包含数以千万计的条目。SourceID和TypeID都是参考表，最多有数百个条目。我想要的是表中的元组(SourceID, TypeID, Date)是唯一的。问题是:当我在表中插入一个新项时，我是否可以以某种方式
浏览 0提问于2013-08-12得票数 1
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我正在尝试决定在我正在设计的数据库中采用哪种方法。我将在表中添加一个ProcessedDate datetime null列。当记录未被处理时，它将是空的。那么，是否也值得拥有一个Processed bit not null default 0专栏呢？
使用以下查询：
select * from tablename where ProcessedDate is null
和
select * from tablename where Processed = 0
在所有条件都相同的情况下*，两个版本之间的性能差异是什么？
*：每个版本的表都有相应的索引。我不是在寻求关于创建什么指数的建议。我只想
浏览 0提问于2010-02-23得票数 3
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我有一个嵌套的for循环，我想知道是否有更有效的方法来做到这一点，代码：
我的数据如下所示。
ID | DEAD | 2009-10 | ... | 2016-10
-----------------------------------------
1 | 2018-11 | 5.4 | ... | 6.5
2 | 2014-01 | 0.5 | ... | 5.2
...
N | 2008-11 | 8.6 | ... | 1.3
目标是在产品过期后
浏览 1提问于2019-02-19得票数 4
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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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我试图创建一个总计列，它根据第三列对另一列的数字进行求和。我可以通过使用.groupby()来实现这一点，但是这会创建一个截断的列，而我想要一个长度相同的列。
我的代码：
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,3,3,3], 'b':[1,2,3,4,5,6]})
df['total'] = df.groupby(['a']).sum().reset_index()['b']
我的结果是：
a b total
0 1 1 1.0
1 2 2 5.0
2 2 3
浏览 1提问于2016-12-24得票数 2
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我试图使用唯一的值从另一个dataframe的副本中创建一个数据索引。我的问题是索引不允许我将索引名设置为过期日期，因为它没有识别密钥
import pandas as pd
import requests
raw_data = requests.get(f"https://cdn.cboe.com/api/global/delayed_quotes/options/SPY.json")
dict_data = pd.DataFrame.from_dict(raw_data.json())
spot_price = dict_data.loc["current_pri
浏览 5提问于2022-09-20得票数 0
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我有一个包含2列(时间和压力)的数据帧。
timestep value
0 393
1 389
2 402
3 408
4 413
5 463
6 471
7 488
8 422
9 404
10 370
我首先需要找到每个压力值的频率，并将它们排序为df['freq_rank']，这很好，但当我试图通过比较列和计数值并查找间隔差异来屏蔽数据帧时，我得到的是NaN结果。
import numpy as np
import pan
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
我试图根据两个列表之间的比较返回列表的元素。
列表1是使用glob.glob(path)创建的文件名列表。
清单2与第一个相同，但是使用datetime.datetime.strptime将文件名解析为日期时间。根据定义，它与第一个列表的长度相同。
列表3列表类似于第二个列表，因为它是从文件名列表中解析出的日期时间列表。文件名列表是相关的，但长度不一定相同。
我想要做的是在列表3的特定元素之前返回对应于列表2中最后一个日期时间的文件名(列表1)，我知道这很令人困惑。真对不起。
我知道使用next是基于比较从列表返回值的一种快速方法，但是我还没有找到在比较之外使用它从列表返回值的方法。
这就是我
浏览 18提问于2017-01-12得票数 2
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为什么DataFrame.where不允许与大多数其他DataFrame切片一样的灵活性，在这种情况下，可以使用一个形状数组(X )来分割行。相反，它需要显式地重构为(X，N)，N是列数，否则就有一个ValueError。是否有我缺少的东西，或者允许将普通(X，)数组用作条件的参数。从描述上看，这似乎是可行的：
cond :布尔序列/DataFrame、类似数组的或可调用的
插图
import pandas as pd
import numpy as np
idx = [list('aaaabbbb'), [1,2,3,4,1,2,3,4]]
np.random.s
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
从Pandas 0.18.0开始，可以通过指定时间跨度来为时间序列提供可变的滚动窗口大小。例如，dataframe dft中2秒窗口求和的代码如下所示：
dft.rolling('2s').sum()
对非datetime跨度也可以这样做吗？
例如，给定一个数据帧，如下所示：
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 5 5
4 6 6
5 7 7
6 10 10
是否可以在列'A‘上指定窗口跨度为3，并计算列'B’的总和，使输出类似于：
A B
0 1 NaN
1 2
浏览 4提问于2017-08-26得票数 1
1回答
我们必须将一种算法应用到dataframe中的列中，数据必须按键分组，结果将在dataframe中形成一个新列。由于这是一个常见的用例，我们想知道我们是否选择了正确的方法。
下面的代码以一种简化的方式反映了我们解决问题的方法。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(42)
N = 100
key = np.random.randint(0, 2, N).cumsum()
x = np.random.rand(N)
data = dict(key=key, x=x)
df = pd.DataFrame(data)
这将生
浏览 5提问于2022-10-14得票数 1
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我有一列日期时间，需要将其中几个值更改为新的日期时间。当我使用df.locindices‘= new_datetimes设置值时，未受影响的值被强制转换为整数，而新设置的值在datetime中。如果我一次设置一个值，则不会发生类型强制。
为了说明起见，我创建了一个只有一列的示例df。
df = pd.DataFrame([dt.datetime(2019,1,1)]*5)
df.loc[[1,3,4]] = [dt.datetime(2019,1,2)]*3
df
这将生成以下内容：
如果我单独更改索引1、3、4：
df = pd.DataFrame([dt.datetime(2019,1,1
浏览 2提问于2019-06-05得票数 3
我有这样一个示例DataFrame：
df = pd.DataFrame(data=[('foo', datetime.date(2014, 10, 1)),
('foo', datetime.date(2014, 10, 2)),
('bar', datetime.date(2014, 10, 3)),
('bar', datetime.date(2014, 10, 1))],
浏览 1提问于2014-10-01得票数 0
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在将Pandas数据帧日期列转换为字符串列时，我遇到了一个主要的性能问题。目前，我正在使用下面的代码。列date_column (通常)包含datetime对象，我希望使用strftime('%d.%m.%Y')将其转换为更易读的字符串。因为我在模型中使用的以前的数据发生了这种情况，所以我检查值是string还是NA，即没有datetime对象。在这种情况下，我希望输出为“no date”。 不幸的是，我的方法非常慢。特别是对于大数据(10m行或更多)，它可能需要1-2分钟甚至更长时间。任何关于性能改进的建议都是非常感谢的。到目前为止，我还没有找到任何关于stackoverf
浏览 103提问于2021-01-06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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在这个上下文中，当前版本的ifelse在R中是合适的：
score <- NULL
x <- "not available"
y <- "available"
ifelse(is.null(score), x, y)
#> [1] "not available"
但是，如果我想使用像ifelse这样的东西来分配其他对象，该怎么办？例如，这里我想分配dataframe，但是当前的向量化版本返回dataframe的第一个元素(列)，而不是整个dataframe。
score <- NULL
x <- iris
y
浏览 4提问于2020-07-24得票数 2
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我尝试将两个DataFrames的索引都是DateTime值的两个pandas datetime序列DataFrames的值相减。
有问题的两个DataFrames具有相同数量的列。我想要从第一个DataFrame中的列的值中减去第二个DataFrame中的列中的值，以使用第二个DataFrame中表示的列的新减去的值创建一个新的DataFrame。
下面是我的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
In[]: y
Out[]: price
Date
浏览 17提问于2018-08-05得票数 3
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熊猫爆炸多列
、、
我有一个有多列的DF。其中两列是相同len的list。( col2和col3是list。列表的镜头是相同的)。 我的目标是将每个元素列在它自己的行上。 我可以使用df.explode()。但它只接受一列。然而，我希望这两个列的对被“分解”。如果我先执行df.explode('col2')，然后执行df.explode('col3')，结果是9行而不是3行。 原始DF col0 col1 col2 col3
1 aa [1,2,3] [1.1,2.2,3.3]
2 bb
浏览 26提问于2020-07-09得票数 17
1回答
我有一个简单的问题，可能有一个简单的解决方案，但我在任何地方都找不到。我有以下多索引列Dataframe：
mux = pd.MultiIndex.from_product(['A','B','C'], ['Datetime', 'Str', 'Ret']])
dfr = pd.DataFrame(columns=mux)
| A | B | C |
|Datetime|Str|Ret|Datetime|Str|
浏览 4提问于2021-09-24得票数 1
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我有以下代码： print(df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index).rename(columns={'Weight': 'Weight (oz.)'})) 我知道query想要做什么，但我不明白为什么需要添加“.index”部分？ .index在这个特定的代码中做了什么？ 对于上下文，这里是数据帧的样子： ? 我查看了有关dataframe索引的python文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Data
浏览 47提问于2019-10-02得票数 0
因此，我有一个由datetime索引和一个布尔列组成的dataframe；是否有一种有效的(非循环)方法来执行以下操作：
用于每一行，查找目标列中布尔值的任何是否为下一个1小时时间框架内的True。
例如：
现在我有一个循环，但将感谢任何关于如何改进它的建议。
pd.DataFrame({'target': {Timestamp('2019-03-08 10:02:24.705000'): False,
Timestamp('2019-03-08 12:55:21.586000'): False,
Timestamp('2019
浏览 4提问于2020-02-09得票数 2
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当我用自定义索引值创建新的DataFrame时，它用NaN/NaT值替换列中的数据。
我也尝试过将pd.Index赋值为index参数，结果也是一样的。
pd.DataFrame(
data={
"date": pd.Series([datetime(2000, 1, 2)]),
"duration": pd.Series([datetime(1970, 1, 1, 0, 5)]),
}
index = [1]
)
而不是：
date duration
1 2000-01-02
浏览 0提问于2019-09-16得票数 1
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1回答
用列操作合并熊猫数据
、、、
我搜索了档案，但没有找到我想要的(可能是因为我真的不知道该用什么关键词)。
这是我的问题:我有一堆需要合并的数据文件；我还想更新列子集的值，其中包含跨数据格式的和。
例如，我有两个数据格式，df1和df2：
df1=pd.DataFrame([ [1,2],[1,3], [0,4]], columns=["a", "b"])
df2=pd.DataFrame([ [1,6],[1,4]], columns=["a", "b"])
a b a b
0 1 2 0 1
浏览 1提问于2014-10-10得票数 2
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一个示例dataframe：
example_df = data.frame(Gene.names = c("A", "B"),
Score = c("3.69,2.97,2.57,3.09,2.94",
"3.99,2.27,2.89,2.89,2.00,2.52,2.09,2.83"),
ResidueAA = c("S", "Y
浏览 0提问于2021-01-26得票数 1
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2回答
我有一个具有非唯一排序日期时间索引的DataFrame，在该索引中，需要在某些数据列的特定匹配之后找到下一行。
我可以用DataFrame.query()找到正确的行，这给了我一个新的DataFrame，但我不知道如何定位该行在原始DataFrame中的位置。下面是一个示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
ts_index = [
datetime.strptime('2016-06-19 22:50:22.189', '%Y-%m-%d %H:
浏览 3提问于2016-06-22得票数 1
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1回答
熊猫群被记住多久了？
、、、
我有下面的示例Python3.4脚本。它做了以下工作：
创建一个数据文件
将日期变量转换为datetime64格式，
基于两个分类变量创建groupby对象，
生成包含每个组中的数字项的计数的dataframe，
将计数dataframe与原始dataframe合并，以创建一个列，其中包含每个组中的行数。
创建一个列，该列包含顺序行之间的日期差异。
下面是脚本：
import numpy as np
import pandas as pd
# Create dataframe consisting of id, date and two categories
浏览 3提问于2016-03-29得票数 0
我有两个数据帧。第一个dataframe以数字作为索引。第二，dataframe以日期时间作为索引。slice运算符(:)对这些数据执行不同的操作。
案例1
>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}, index=[0,1,2])
>>> df
A
0 1
1 2
2 3
>>> df [0:2]
A
0 1
1 2
案例2
>>> a = dt.datetime(2000,1,1)
>>> b = dt.datetime(2000,1,
浏览 0提问于2019-03-19得票数 1
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我已经写了一个脚本来模拟赌徒的破产问题。目前，我正在将蒙特卡洛点编号和场景结果打印到控制台。我目前正在将10000个点的输出打印到一个数据帧中，结果在控制台中如下所示： MC =0结果=0 MC =1结果= 10 MC =2结果= 10 我想要做的是编写代码，这样我就可以将我的结果导出到CSV，并使最终结果如下所示： MC =0结果=0 MC =3结果=0 MC =6结果= 10 MC =1结果= 10 MC =4结果= 10 MC =7结果=0 MC =2结果= 10 MC =5结果=0 MC =8结果= 10 基本上，我希望将每组n行(在本例中，每组100行，从第100行开始)输出到同一
浏览 13提问于2021-09-26得票数 0
1回答
我希望从不同的列中提取值，具体取决于列x的值。该列位于dataframe 1中，包含不同的因子级别(例如，1、2、3、4、5、6)。我想从中提取值的列在dataframe 2中。
Dataframe 1称为istrata (173行)
> istrata[1:5,]
POSCODN Geslacht Agegrp
1 2651 0.4761905 1
2 2651 0.4761905 5
3 2652 0.5785124 1
4 2652 0.5785124
浏览 2提问于2016-06-03得票数 1
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