pandas数据帧中行的分组和与差
pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的数据帧（DataFrame）是pandas最重要的数据结构之一。
在pandas数据帧中，行的分组可以通过使用groupby函数实现。groupby函数会根据指定的列或条件将数据分成若干个组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以通过该对象进行各种聚合操作，如计算统计量、应用自定义函数等。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 按Category列进行分组
grouped = df.groupby('Category')
# 计算每个分组的平均值
mean_values = grouped.mean()
print(mean_values)
# 应用自定义函数，计算每个分组的总和
sum_values = grouped['Value'].apply(lambda x: x.sum())
print(sum_values)输出结果为：
Value
Category
A 2.67
B 3.50
Category
A 8
B 7
Name: Value, dtype: int64在这个示例中，我们按照Category列对数据进行了分组，并计算了每个分组的平均值和总和。
行的差（diff）操作可以通过使用DataFrame的diff方法实现。该方法会计算当前行与上一行之间的差值。可以通过指定差分的周期（默认为1）来控制差分的间隔。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'Value': [1, 3, 5, 7, 9]
})
# 计算每个元素与上一个元素之间的差值
diff_values = df['Value'].diff()
print(diff_values)输出结果为：
0 NaN
1 2.0
2 2.0
3 2.0
4 2.0
Name: Value, dtype: float64在这个示例中，我们计算了每个元素与上一个元素之间的差值，第一个元素的差值为NaN。
总结：
- 在pandas数据帧中，行的分组可以使用groupby函数实现，可以进行各种聚合操作。
- 行的差操作可以使用DataFrame的diff方法实现，计算当前行与上一行之间的差值。
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2回答
我试图创建一个矩阵，以显示Pandas数据帧中行之间的差异。
import pandas as pd
data = {'Country':['GB','JP','US'],'Values':[20.2,-10.5,5.7]}
df = pd.DataFrame(data)
我想这样做：
Country Values
0 GB 20.2
1 JP -10.5
2 US 5.7
变成这样(垂直方向的差异)：
Country GB JP
浏览 10提问于2017-09-17得票数 8
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1回答
我有一个具有1mi行和分层索引(国家、州、城市，按此顺序)的pandas数据帧，每行都有一个产品的价格观察。我如何计算每个国家、州和城市的均值和标准差(请记住，由于我的df很大，我正在避免循环)？对于每个级别的均值和标准差，我希望将值保存在此数据框中的新列中，以供将来访问。
浏览 16提问于2017-06-23得票数 1
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我有一个Pandas数据框架，其中包含一个列和一个时间戳索引。数据帧的代码如下所示：
import pandas as pd
indx = pd.date_range(start = '12-12-2020 06:00:00',end = '12-12-2020 06:02:00',freq = 'T')
df = pd.DataFrame(data = [0.2,0.4,0.6],index = indx,columns = ['colname'])
我想以某种方式从df行创建一个字典列表。对于数据帧的每一行，我希望创建一个具有
浏览 5提问于2020-12-18得票数 1
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我有一个这样的数据帧： >>> df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], ['a', 'b']]), columns=['col1', 'col2'])
>>> df
col1 col2
0 1 2
1 a b 我要做的是从这个数据帧创建一个字典，其中行索引是关键字，col1和col2是我的字典的元组形式的值。下面是我正在做的事情，但这将返回一个列表： >>> import numpy as np
>>&g
浏览 10提问于2021-04-29得票数 0
如何设置pandas数据帧切片的值，其中行由布尔表达式选择，列由位置选择？ 到目前为止，我通过以下方式做到了这一点： >>> vals = [5,7]
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':[5,5,7,7]})
>>> df
a b
0 1 5
1 2 5
2 3 7
3 4 7
>>> df.iloc[:,1][df.iloc[:,1] == vals[0]] = 0
>>> df
a b
浏览 12提问于2020-04-01得票数 1
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我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
这就是我的问题，我有一个这样的数据框架：
Depr_1 Depr_2 Depr_3
S3 0 5 9
S2 4 11 8
S1 6 11 12
S5 0 4 11
S4 4 8 8
我只想计算整个数据帧的平均值，因为下面的方法不起作用：
df.mean()
然后我想到了：
df.mean().mean()
但是这个技巧不适用于计算标准差。我最后的尝试是：
df.get_values().mean()
df.get_values().std()
除了在后一种情况下，它使用numpy中的mean()和std()函数。这对于mean来说不是问
浏览 0提问于2014-08-05得票数 46
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1回答
我有一个大约8700万行的Pandas数据帧。为了对其进行一些处理，我将其设置为Dask数据帧。问题是我需要做Dask不支持的unstack和plot。我已经将Dask数据帧写入h5文件，但在尝试将其作为Pandas数据帧读取时遇到内存问题。我在将Dask DF转换为Pandas时也遇到了内存错误。
从本质上讲，我尝试做的是df2 = df.groupby(['A','B'])['B'].count().unstack('A')，然后是df2.plot(kind = 'bar', stacked = True)。
浏览 2提问于2020-04-22得票数 2
我正在学习Python和Pandas，并试图找出最有效的方法来比较两个数据帧上的多个选定列，以找到匹配的列。例如，如果我有以下两个数据帧： Frame 1
A B C D E F
001 10 0 0 10 0 10
Frame 2
A B C D E F
200 10 0 10 0 10 0
201 0 10 10 0 0 10
202 0 10 0 0 0 0
2
浏览 11提问于2019-09-15得票数 2
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1回答
大家早上好，这是我第一次在堆栈溢出上发帖。谢谢你的帮助！
我有两个数据帧，用来分析股票数据。一个数据帧在其他信息中包含日期，我们可以将其称为df：
df1 <- tibble(Key = c('a','b','c'), i =11:13, date= ymd(20110101:20110103))
第二个数据帧还包含日期和其他重要信息。
df2 <-tibble(Answer = c('a','d','e','b','f','c'), j
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
我和jqPivot一起使用的是免费的jqgrid。
我想改变xDimension在枢轴网格中的显示。
在文件中：
这些值是源数据中显示为网格中行的单元格。当设置了多个对象元素时，将自动显示分组。
我不想让它分组。
有什么办法吗？
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我一直在尝试用pyspark重现一些在Pandas中很容易做到的东西，但我现在已经挣扎了一段时间。假设我有以下数据帧： df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1,1,2], 'b':[12,5,1,19,2,7]})
print(df)
a b
0 1 12
1 2 5
2 2 1
3 1 19
4 1 2
5 2 7 和列表 l = [5,1] 我尝试做的是按a进行分组，如果b中的任何元素都在列表中，则为该组中的所有值返回True。然后，我们可以使用结果来索引数据帧。与此相对应的Pandas是：
浏览 8提问于2020-11-04得票数 2
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1回答
我有如下图所示的数据框。我需要创建一个Origin-Destination矩阵，其中行轴i将日期作为列，并且在列轴I上将具有“至市政代码”的值，并且填充矩阵的值将是列"count“的值。如何从pandas数据帧中获取矩阵？ result_final.head()
ODMatrix= pd.DataFrame(0, index=list(range(0,202708)), columns = list(range(0,202708))
).add(df.pivot_table(values='count', index="from
浏览 57提问于2020-10-22得票数 0
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我在pandas DataFrame中有数据集。我构建了一个函数，它返回一个数据帧，如下所示： Feature_name_1 Feature_name_2 corr_coef p-value
ABC DCA 0.867327 0.02122 所以它取自变量，并返回它们的相关系数。有没有什么简单的方法可以让我用这种方式来检查非线性关系？在上述情况下，我使用了scipy Pearson相关性，但我找不到如何检查非线性？我发现只有更复杂的方法，我希望有一些简单的实现如上所述。 如果方法很容易实现就足够了，没有必要在其他特定包上
浏览 50提问于2020-12-07得票数 2
在Julia中，有没有一种方法可以像Python's Pandas中的df.plot()一样绘制数据帧？ 更具体地说，我使用了Plots、plotlyjs()和DataFrames包。
浏览 42提问于2021-11-01得票数 3
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我是Python的新手，最近我一直在尝试使用pandas和NumPy找出数据的均值和标准差。 我有代表三个重复的列(对于两个克隆，即C1和C2)，我需要对它们进行平均，然后用标准差作为误差条绘制这些平均值。 下面是一个数据帧，第一列中有'time‘和复制(2:4，5:7)。 谢谢你 ?
浏览 67提问于2021-02-11得票数 0
我是Pandas的新手，我已经在stackoverflow上找到了这个问题的答案，但似乎仍然不能让它工作-尽管我看到了很多关于这个问题的参考。
我有一个包含两个移动平均列MA13和MA48的数据帧。我想要迭代数据帧，在每一行上从另一个减去一个，并使用结果来执行各种操作-按照下面的代码：
Df.iterrows()中行的positions=0：
if (df['13MA'] > df['48MA'])and positions == 0:
positions==1
print('Buy')
elif (
浏览 0提问于2016-04-24得票数 0
我的数据帧的前几行如下所示。这些列是经度、纬度和值。该数据帧扩展了3000万行。
-179.979166666666657 89.9791666666666714 -3.39999995214436425e+38
-179.9375 89.9791666666666714 -3.39999995214436425e+38
-179.895833333333343 89.9791666666666714 -3.39999995214436425e+38
-179.854166666666657 89.9791666666666714 -3.39999995214436425e+38
-179.8
浏览 0提问于2021-02-16得票数 1
1回答
我刚开始使用Python和Pandas。目前，我正在尝试创建一个从SQL数据库中提取数据的报告，并在pandas dataframe中使用该数据。每一行都有一个服务器名称和sample的日期，然后是每列的sample数据。
我已经能够使用df[ df ' hostname‘==唯一主机]df过滤主机名，df是数据帧的变量，唯一主机是每个唯一主机名的变量。
我下一步要做的是获取其他列的stdev，尽管我还不能弄清楚这一部分。我尝试使用df[df‘’hostname‘==唯一主机].std()
然而，这是不正确的。
有人能给我指出合适的方向来解决这个问题吗？我怀疑我找错了人，可能有一种非常
浏览 0提问于2017-08-16得票数 4
回答已采纳
3回答
我正在计算pandas数据帧中4行的平均值、观察值和标准差。现在，我正在制作一个新的数据帧，但肯定有比使用四行更简单的方法？我想我可以使用groupby，然后使用agg，但是我一直无法使它工作。
stats = pd.DataFrame()
stats["mean"] = df.mean(axis=1)
stats["count"] = df.count(axis=1)
stats["std"] = df.std(axis=1)
浏览 2提问于2019-10-22得票数 0
1回答
我有一个包含两行或更多行和42列的pandas数据帧。通过对其进行转置和绘制，我得到了各行的轮廓。
df.T.plot()
我希望对列进行排序，这样首先是列，其中行是强相关的(相似的配置文件，值的方向相同)，然后是列，其中的行具有弱相关性(相反的配置文件，值的方向相反)。
我可以对列运行集群算法，但集群并不是我想要的。
我认为一种解决方案是在点到线性回归线的距离之后进行排序？？
浏览 1提问于2017-03-14得票数 0
1回答
我试图通过从不同的数据帧中选择仅满足特定条件的行来创建数据帧。 技术人员只能使用下拉菜单为第一列选择几个字段中的一个，因此我希望指定特定的字段。但是，第2列是一个自由文本条目，因此我正在寻找两个具有任意拼写/大小写类型的特定关键字。 我想要新数据帧中行中的所有列。 任何帮助或见解都将不胜感激。 import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'File.xlsx, sheet_name = 'Sheet1')
filter = ['x', 'y']
columns=df.columns
data
浏览 11提问于2020-06-23得票数 2
我有一个填充了以下数据的pandas数据帧：
Date val count
0 2013-01 A 1
1 2013-01 M 1
2 2013-02 M 2
3 2013-03 B 3
4 2013-03 M 5
5 2014-05 B 1
我是matplotlib的新手，不知道如何使用Y轴(count)、X轴(Date)和三条单独的曲线来绘制这些数据，val的每个值对
浏览 60提问于2018-08-05得票数 0
回答已采纳
我有三个数据帧的二进制类型的列，它们的值一起构成了一个有意义的数据分组。为了引用该组，我目前正在将一个新列设置为硬编码的二进制编码，如下所示：
data['type'] = data['a'] + 2 * data['b'] + 4 * data['c']
Pandas factorize将为序列的每个不同值分配一个整数，但它似乎不能处理多列的组合。对于这种情况，有没有更通用的pandas函数？如果这样的函数推广到K个不同的类别变量，而不是局限于二元变量，那就更好了。
如果这样的东西不存在，还会有人对拉取请求感兴趣吗？
浏览 2提问于2016-05-12得票数 2
我有一个csv，我使用spark.read导入到databricks中。这个大文件包含每日级别的记录/事务。我将数据帧减少到5列，并保持500,000行不变。我正在尝试构建这个源文件的汇总表，它在一个月级别(聚合)表示这些记录/事务。 该脚本有一个filter/groupby/sum命令，该命令返回一行，将数据汇总为一个月的计数。查询返回的行将如下所示： +---------+---------+-------+-------------+
| Country|StockCode|YYYY-MM|sum(Quantity)|
+---------+---------+-------+---
浏览 12提问于2020-07-12得票数 0
使用Python3和Anaconda，我在ipython上导入了pandas和os。我有一个非常大的csv文件。在对文件使用read_csv之后，我尝试对两列使用.groupby()，但它将数据类型从DataFrame更改为DataFrameGroupBy，并且我不能再对其运行数据框方法。 我想不出任何可以尝试的东西。我对熊猫的经验很少，通过codecademy获得的。我的代码似乎可以在那里工作。 import os
import pandas as pd
totals = pd.read_csv('filename')
band_gaps = totals.groupb
浏览 19提问于2019-06-21得票数 0
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考虑一下这种情况：
在dplyr中：
df = df%>% group_by(a,b) %>%
表示数据帧首先按列a分组，然后按b分组。
在我的例子中，我尝试先按group_name列、然后按user_name、再按type_of_work对数据进行分组。有三列以上(这就是我感到困惑的原因)，但我需要根据这三个标题以相同的顺序对数据进行分组。在这个阶段之后，我已经有了一个处理列的算法。我只需要一个算法来创建一个根据这三列分组的数据帧。
在我的例子中，像dplyr函数一样保留序列是很重要的。
我们在pandas data-frame中有类似的东西吗？
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
当我试图在熊猫中重新索引数据帧时，我有一个非常奇怪的行为。我的Pandas版本是0.10.0，我使用的是Python 2.7。基本上，当我加载数据帧时：
eurusd = pd.DataFrame.load('EUR_USD_30Min.df').drop_duplicates().dropna()
eurusd
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 119710 entries, 2003-02-02 17:30:00 to 2012-12-28 17:00:00
Data c
浏览 2提问于2013-01-06得票数 3
回答已采纳
这可能是一个基本的问题，但在尝试了几天之后，我一直无法在谷歌上搜索到任何有用的东西。
我有一个包含x，y，z元组的R数据帧，其中z是对x和y的响应，可以建模为曲面。
> head(temp)
x y z
1 36.55411 965.7779 1644.779
2 42.36912 978.9721 1643.957
3 58.34699 1183.7426 1846.123
4 53.55439 1232.2696 1990.707
5 50.76167 1115.2049 1281.988
6 51.37299 1059.9088
浏览 0提问于2014-07-19得票数 1
1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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2回答
给定一个如下所示的Pandas数据帧
GROUP VALUE MASK
1 5 false
2 10 false
2 20 false
1 7 true
3 17 false
3 18 false
1 100 false
1 200 true
对于掩码为真的每一行，我希望获得该组中前一个值的差值，即结果应为
VALUE DIFF
7 2
200 100
我如何在Pandas中
浏览 2提问于2016-10-22得票数 7
3回答
我在pandas中有以下数据框架 Column 1 Column 2 Column3 Column 4
2 2 2 4
1 2 2 3 我希望创建一个数据帧，其中包含列1和列2，列3和列4的平均值，等等。 ColumnAvg(12) ColumnAvg(34)
2 3
1.5 1.5 我用的是这个，但它是所有东西的平均值。 df.mean(axis=1) 有没有办
浏览 40提问于2020-09-20得票数 3
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3回答
求残差之和
、、、
我正在做一个练习，用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型，并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行，即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
我想不出一个办法来完成我的任务。我有一个包含3列的数据帧：length, reachcode, and year。
我的示例dataframe：
year reachcode length
1988 1000 1.2
1988 1000 2.0
1990 1000 0.3
1993 1000 0.5
我试图找到一个年份内的“reachcode”重复项，然后对该年的“长度”求和。
之后，我想要比较不同年份的相同“reachcode”和“length”值的总和，并保留最小的值。
因此，在示例数据帧中，将1998年和reachcode =
浏览 2提问于2016-08-23得票数 1
4回答
转置和连接字符串
、、
如何在不使用for循环的情况下转置和连接pandas数据帧？ 以下是输入数据： input_data = pandas.DataFrame({'a': ['fruit', 'fruit', 'fruit', 'food', 'food', 'food', 'food'],
'b': ['banana', '', 'apple', 'rice'
浏览 39提问于2019-05-29得票数 3
回答已采纳
我有一个数据帧，我想首先使用groupby方法来收集每列的第一个时间戳。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime as dt
ts1 = dt.datetime.now()
ts2 = dt.datetime.now()
ts3 = dt.datetime.now()
DFdate=DataFrame([{'timestamp1':ts1,'ID':'A'},{'timestamp2':ts2,'ID':'A
浏览 0提问于2015-07-13得票数 2
我正在处理两个数据帧。我希望一个数据帧中行的顺序与另一个数据帧中行的顺序相匹配。 例如： terms_1 <- c("Cat", "Hat", "Dog", "Bat", "Mat", "Cow")
terms_2 <- c("Dog", "Cow", "Mat", "Cat", "Hat", "Bat")
terms_1_df <- data.frame(terms = terms
浏览 26提问于2021-10-19得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在寻找这些方法的时间复杂性，它是数据帧n中行数的函数。
另一种问这个问题的方法是:熊猫树中的数据索引(使用log(n)时间查找ups)还是哈希表(具有固定时间查找)？
问这个问题是因为我想要一种基于自定义索引的固定时间查找数据帧中行的方法。
浏览 8提问于2019-11-15得票数 6
我有这样的数据：
Index SourceID ComparedID Distance
571 106 8 0.004846
572 106 11 0.000000
573 106 23 0.012712
574 107 84 0.002800
575 107 70 0.007555
它在pandas数据帧中。我正在尝试弄清楚如何做到这一点：
我想从找到最小距离并返回ComparedID的数据帧中创建一个结果。
因此，输
浏览 0提问于2018-03-03得票数 2
1回答
基于pyspark的均值漂移聚类
、、、、
我们正在尝试将一个普通的python代码库迁移到pyspark。议程是对数据帧(以前是pandas，现在是spark)进行一些过滤，然后按user-ids对其进行分组，最后在顶部应用meanshift集群。 我在分组数据上使用pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)。但现在，最终输出的表示方式出现了问题。 假设我们在输入数据帧中有两列：user-id和location。对于每个用户，我们需要获取所有集群(在location上)，只保留最大的一个，然后返回其属性，这是一个3维向量。让我们假设3元组的列是col-1、col-2和col-3。
浏览 11提问于2019-05-14得票数 0
回答已采纳
1回答
嗨，我有一个时间序列，我想计算一下数据帧中每分钟有多少个事件。然后，我想将所有日期组合在一起，并打印包含事件的日期时间。最后，我想使用bokeh和matplotlib输出折线图和直方图。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
#alows you to see matplotlib in Inotepad
%matplotlib inline
dframe = pd.read_table('info.txt&#
浏览 0提问于2016-01-08得票数 0
我在pandas中有一个数据帧，看起来有点像这样： A B C
1 0.5 0.6
1 0.7 0.1
2 0.3 0.2
3 0.1 0.3
3 0.2 0.1 在jupyter中打印熊猫数据帧时，默认输出样式是使用交替的浅色和灰色背景对每行进行着色。我希望能够调整每组列A值的背景颜色，以便每组都有一个交替的配色方案。因此与默认样式类似，除了每行背景不是灰色和白色交替，而是由来自列A的一组值交替。 我在这里找到了一些文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/us
浏览 19提问于2019-08-27得票数 2
回答已采纳
它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗？ 例如Pandas中的代码： for i, d in df2:
mycode ....
^^ if using pandas ^^
Is there a difference in how to iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
浏览 54提问于2020-01-07得票数 3
回答已采纳
我在熊猫里有两个数据帧。DF "A“包含区域名称的起始和结束索引。DF "B“包含子区域的起始索引和结束索引。目标是提取所有区域的所有子区域。
示例：
A:
start index | end index | zone name
-----------------------------------
1 | 10 | X
B:
start index | end index | subzone name
-----------------------------------
2 | 3
浏览 2提问于2016-07-16得票数 2
我有一个包含四列测量数据的pandas数据帧。我想创建一个3D曲面图，其中行索引为X，列索引为Y，数据为Z。(每列中的数据是一系列离散的测量结果，该结果来自一个测试，该测试遍历了每个类别Y的所有X值)。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
A B C D
0 0.791
浏览 0提问于2017-01-31得票数 6
回答已采纳
我正在尝试计算数据帧中每一对可能的两列的皮尔逊相关性。我有57997列。但是我得到了一个内存错误。
t_logs = logs.T
print t_logs
results = t_logs.corr(method='pearson').applymap
print results[enter image description here][1]
这是回溯的轨迹
---------------------------------------------------------------------------
MemoryError
浏览 1提问于2018-01-23得票数 1
我有一个文件夹，其中包含1220个excel文件。1220个文件是来自305点的4个参数，例如：
P1-a.xlsx
P1-b.xlsx
P1-c.xlsx
P1-d.xlsx
P2-a.xlsx
P2-b.xlsx
P2-c.xlsx
P2-d.xlsx
.
.
.
P305-a.xlsx
P305-b.xlsx
P305-c.xlsx
P305-d.xlsx
下面的代码可以将所有1220个文件合并为一个数据帧(Final_df)：
import os
import glob
import pandas
fileList=glob.glob("*.xlsx&#
浏览 0提问于2022-06-30得票数 0
我有一本熊猫词典DataFrames。我想组合这个字典中的数据帧，以创建一个包含较少键的字典，但使用较大的数据帧作为值。
例如，在下面的示例中，我希望从d创建d_new。
d = {1: pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}),
2: pd.DataFrame({'a':[3,4],'b':[5,6]}),
3: pd.DataFrame({'a':[10,11],'b':[12,13]}),
4: pd.DataFrame({
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
我有一个像这样的数据框，
df
col1 col2 col3
A 2021-02-01 P
B 2021-02-12 P
C 2021-02-08 Q
A 2021-02-04 Q
B 2021-02-14 Q
A 2021-02-15 S
col2是pandas datetime类型。现在我想对col1和col2上的col3值进行分组(日期日期范围为+- 4天，例如: 2021-02-01和2021-02-04之间的col3值应该根据col1值进行分
浏览 11提问于2021-02-18得票数 0
我使用Python Pandas对一个名为"Trace“的列进行分组。对于每个跟踪，都有一个包含两个峰值的"Value“列，我试图将它们传输到不同的数据帧中。第一个问题是，当我使用groupby时，它不会保留我想要选择的值所在行的其余数据。例如，如果一个Pandas数据帧有6列，那么我想在使用groupby之后保留所有6列。第二个问题是，我想要的两个最大值不是列中的两个最大值，而是数据集中的“峰值”。例如，附加的图像显示了我想要其值的两个峰值。我希望将两个峰值中每个峰值的最大值导出到新的数据帧中，并将先前数据帧中其他列的行值导出到新的数据帧中。
在下面的代码中，我希望按"
浏览 54提问于2018-08-05得票数 0
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