python pandas得到序列的精度
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中包括Series（序列）。
Series是pandas中的一种一维数据结构，类似于带有标签的数组。它可以包含任意类型的数据，并且每个数据都与一个标签相关联，这些标签可以用来访问和操作数据。
在pandas中，序列的精度是指序列中数值的小数位数或有效数字位数。pandas默认使用浮点数来表示数值，因此序列的精度取决于浮点数的精度。
要获取序列的精度，可以使用pandas中的一些方法和属性。例如，可以使用Series的dtype属性来获取序列中数据的类型，从而了解数值的精度。可以使用Series的round方法来对序列中的数值进行四舍五入，从而控制精度。
以下是一些常用的方法和属性来获取序列的精度：
- dtype属性：可以使用Series的dtype属性来获取序列中数据的类型。例如，可以使用
series.dtype来获取序列series中数据的类型。 - round方法：可以使用Series的round方法来对序列中的数值进行四舍五入。例如，可以使用
series.round(n)来将序列series中的数值保留n位小数。
序列的精度在数据分析和处理中非常重要，特别是在涉及到数值计算和统计分析时。通过控制序列的精度，可以确保计算结果的准确性和可靠性。
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我正在做一些我必须取15次方的数字的问题，当我在python控制台中这样做时，我得到了正确的输出，但是当我把这些数字放在pandas数据框中，然后尝试取15次方时，我得到了一个负数。例如，1456 ** 15 = 280169351358921184433812095498240410552501272576L，然而，当在pandas中执行类似的操作时，我得到了负值。大熊猫可以容纳的数量有限制吗?我们如何改变这个限制。
浏览 1提问于2016-02-06得票数 0
1回答
我有一些内部的python依赖项在spark pandas_udf中执行。为了传递参数，我们将其封装在另一个函数中。 代码如下所示 def wrapper_fn(df, parameters):
@pandas_udf(schema,GROUPED_MAP)
def run_pandas_code():
""" Importing some python library and using it """
return pandas_df
return df.groupby(<key&
浏览 14提问于2021-04-01得票数 1
当我在我的ec2实例上运行python3 keras代码时，我得到了以下错误。代码在Azure Jupyter Notebook上运行良好。
代码：
numpy.random.seed(7)
dataframe = pandas.read_csv("some_data.csv", header = None)
df = dataframe
char_cols = df.dtypes.pipe(lambda x: x[x == 'object']).index
for c in char_cols:
df[c] = pandas.factorize(df[
浏览 5提问于2018-08-03得票数 0
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1回答
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
2回答
我有一个奇怪的情况，试图获得输出的to_excel熊猫功能。
我试着读取一个数字为"21631706.9893399“的xlsx文件，但是当尝试在一个新的xlsx文件中写入时，输出"21631706.98934”。我用openpyxl和xlsxwriter进行了测试，但是我得到了相同的结果，但是如果我尝试用xlwt引擎编写一个xls excel，它给了我正确的答案，有办法用这些引擎读写相同的浮点数吗？我怀疑在xlsx文件中有一些浮动限制，但是在xlsx输入中，数字很好。
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'in
浏览 4提问于2022-04-30得票数 2
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如何实现天体运动的并行计算？
、、、、
我有一段代码，可以使用Skyfield计算一些卫星和行星的位置。为了清晰起见，我使用Pandas DataFrame作为位置和相应时刻的容器。我想并行计算，但总是得到相同的错误：TypeError: can't pickle Satrec objects。测试了不同的并行器，如Dask、pandarallel、swifter和Pool.map()。 需要并行化的代码示例： def get_sun_position(self, row):
t = self.ts.utc(row["Date"]) # from skyfield
浏览 30提问于2020-04-01得票数 0
使用pyarrow将包含Player对象的pandas.DataFrame转换为具有以下代码的pyarrow.Table
import pandas as pd
import pyarrow as pa
class Player:
def __init__(self, name, age, gender):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
def __repr__(self):
return f'<{self.name} (
浏览 3提问于2020-01-07得票数 20
我用熊猫来读取一个Excel文件，其中包含了过去10年的地震数据。然而，当我阅读Python时，数字(更确切地说是十进制部分)似乎发生了变化。
第一行在Excel中有"EQ_PRIMARY“= 9.1列。当我尝试用Python输出它时，我得到了9.0999999999999996。这不是什么大事，但我真的希望它能够正确地输出，而不使用格式化或类似的东西。有什么问题吗？
我现在是这样阅读/分析数据集的：
import pandas as pd
data = pd.read_excel("Earthquakes.xls",sheet_name="earthquake
浏览 0提问于2019-03-24得票数 0
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我刚刚开始学习pandas，并注意到一个非常奇怪的行为，读写csv文件会改变数据框中单元格的值。
之前：
64437311025 SMP 1 110.00 0.00 498.00 4174.3865 4243.59 4247.69 4424.62 4570.26 3874.36 4516.41 4412.31 4117.44 4215.38 4300.00 4433.85 4065.64 4394.36 1728.00 1675.00 1517.27 1363.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
浏览 0提问于2013-04-08得票数 0
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我尝试在python中执行以下代码：
from pandas import *
tickdata = read_csv('/home/user/sourcefile.csv',index_col=0,parse_dates='TRUE')
csv文件的行如下所示：
2011/11/23 23:56:00.554389,1165.2500
2011/11/23 23:56:02.310943,1165.5000
2011/11/23 23:56:05.564009,1165.2500
在pandas .7上，这执行得很好。在pandas .8.0rc2上，我得到了
浏览 1提问于2012-06-28得票数 0
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我有一个包含以下列的数据框 missing_df.columns.tolist() 它返回一个列表： ['order_id',
'customer_id',
'date',
'nearest_warehouse',
'shopping_cart',
'order_price',
'delivery_charges',
'customer_lat',
'customer_lo
浏览 13提问于2020-10-17得票数 0
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我试图使用PyMongo将一组混合的日期和文本数据上载到远程MongoDB服务器中的新集合中。
但是，由于null值与dates混在一起，即存在None值而不是datetime.datetime()对象的行，我将得到一个错误。
作为背景:原始数据存储在CSV文件中，我正在使用pandas.DataFrame()将该文件读取到pandas.read_csv()中。在获得pandas中的数据之后，在将数据转换为字典列表之前，我会做一些基本的清理，然后使用标准的collection.insert_many()方法将其上传到集合中。
最初，每行/文档/字典中的值作为字符串存储。但是，在上传数据之前，我
浏览 2提问于2018-09-20得票数 3
1回答
我正在执行从当前环境(Python2.7.3，64位，熊猫0.9)到新环境(Python2.7.6，熊猫0.14.1)的升级，我的一些回归测试失败了。我追踪到了pandas.stats.moments.rolling_mean的行为
下面是一个重现错误的示例：
import pandas as pd
data = [
1.0,
0.99997000000000003,
0.99992625131299995,
0.99992500140499996,
0.99986125618599997,
0.99981126312299995,
0.
浏览 3提问于2014-09-30得票数 3
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我循环遍历pandas df的行，循环索引i。我可以使用ix函数分配几列，其中循环索引作为第一个参数，列名作为第二个参数。但是，当我尝试使用此方法检索/打印时，
print(df.ix[i,"Run"])
我得到一个下面的Typerror: str对象不能解释为整数。在某种程度上与Keyerror有关：“Run”
我不太确定为什么会发生这种情况，因为Run确实是数据帧中的一列。有什么建议吗？
Traceback (most recent call last):
File \!"C:\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packa
浏览 0提问于2019-07-27得票数 2
2回答
我想数数阵列的频率。我读过这个，我正在使用DataFrame并得到了一个系列。
>>> a = np.array([1, 1, 5, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 4])
>>> df = pd.DataFrame(a, columns=['a'])
>>> b = df.groupby('a').size()
>>> b
a
0 2
1 4
2 2
4 1
5 1
dtype: int64
>>> b.iloc[:,-1]
当我试图得到
浏览 0提问于2019-04-06得票数 1
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我试图重构以前非常手动的代码，并为我创建的每个新数据框设置索引，以本质上创建所需的输出：
f1 precision recall
A 0.600315956 0.72243346 0.513513514
B 0.096692112 0.826086957 0.051351351
C 0.085642317 0.62962963 0.045945946
D 0.108641975 0.628571429 0.059459459
下面是我当前的代码：
summaryDF = pd.DataFrame().set_index(['A'
浏览 0提问于2016-07-15得票数 0
我知道Python在使用普通类型时会出现浮点错误。这就是我使用Pandas的原因。
我突然开始对我输入的数据(不是计算)有一些问题，并且无法解释以下行为：
In [600]: df = pd.DataFrame([[0.05], [0.05], [0.05], [0.05]], columns = ['a'])
In [601]: df.dtypes
Out[601]:
a float64
dtype: object
In [602]: df['a'].sum()
Out[602]: 0.20000000000000001
In [603]: df[
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
我正在尝试调用 expect_column_values_to_match_json_schema 如所述 https://legacy.docs.greatexpectations.io/en/latest/autoapi/great_expectations/dataset/dataset/index.html#great_expectations.dataset.dataset.Dataset.expect_column_values_to_match_json_schema jschema = {
"type" : "object",
浏览 31提问于2021-10-14得票数 0
我正在做一个在C++中嵌入Python的项目，遇到了一个带有日期时间/时间戳的熊猫DataFrames的问题。 向pandas添加datetime对象时，如果它们在时间戳范围内，它们似乎会自动转换为时间戳对象。例如： ? 这在C++端是有问题的，因为我使用pandas应用编程接口提取时间信息，而PyDateTime时间戳对象似乎不兼容。 对于上下文，我使用boost python提取对象，然后从boost对象中获取PyObject指针，并尝试获取日期数据。 下面是我用来提取日期和时间信息的代码： if(PyDateTime_Check(pyObj)) {
SQLSMALLIN
浏览 41提问于2020-07-17得票数 0
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我有一个dask dataframe，它有一个ListMyClass类型的列。我想将这个数据帧保存到拼图文件中。Dask使用pyarrow作为后端，但它只支持原始类型。 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
class MyClass:
def __init__(self, a):
self.a = a
def transform(v):
return [MyClass(v)]
a = [[1], [2], [3]]
pdf = pd.DataFrame.from_dict(a)
ddf
浏览 28提问于2019-01-11得票数 3
import pandas as pd
import pandapower as pp
import control
import timeseries
import inspect
对于Anaconda上的Timeseries包，我在Spyder中得到了这个错误。我正在运行Python版本3.7.4和Anaconda 4.7.12。
浏览 3提问于2020-01-13得票数 1
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1回答
修复不正确的ID格式
、、、
后台：下面的代码用于将pandas df导出为excel文件：
import pandas as pd
import xlsxwriter
writer = pd.ExcelWriter('Excel_File.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()
Problem：文件中的ID列显示为8.96013E+17而不是896013350764773376
我试图在excel中使用format和zipcode修改它，但是它仍然
浏览 1提问于2018-03-02得票数 1
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1回答
我正在尝试使用python访问维基百科的数据集，代码的目的是访问S&p500公司的表，并将数据集提取到csv文件中(每个公司的数据在一个csv文件中)一些数据被很好地访问，但我得到了套接字异常，我发现这不是很难理解。我给出了我的完整代码
import bs4 as bs
import datetime as dt
import os
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import pickle
import requests
def save_sp500_tickers():
resp = reques
浏览 8提问于2017-08-30得票数 0
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我用Python编写了以下代码。它从woocommerce的API获取json数据，然后生成我想要的csv文件，这样我就可以实现自动化。我的问题是，我得到的csv文件在同一行中的一列下有为订单购买的所有商品。我想要的是有1行为每个项目与所有其他列保持相同的每个订单。
import requests
from woocommerce import API
import pandas as pd
import json
import pandas
import csv
from pandas.io.json import json_normalize
import flatten_json
浏览 3提问于2021-02-19得票数 0
1回答
我有一个数据帧，我想要在其中使用pysaprk中的polyline库获取给定地理位置的lat_long +-----------------+--------------------+----------+
| vid| geolocations| trip_date|
+-----------------+--------------------+----------+
|58AC21B17LU006754|eurnE||yqU???????...|2020-02-22|
|2T3EWRFV0
浏览 30提问于2020-08-31得票数 0
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我是R的狂热用户，但最近出于几个不同的原因转而使用Python。然而，在Python中从statsmodel运行向量AR模型时，我遇到了一些困难。
Q#1。当我运行这段代码时，我得到了一个错误，我怀疑它与我的向量类型有关。
import numpy as np
import statsmodels.tsa.api
from statsmodels import datasets
import datetime as dt
import pandas as pd
from pandas import Series
from pandas i
浏览 2提问于2013-04-03得票数 5
我对Python比较陌生，开始使用Pandas。我已经看过Pandas文档，但找不到我需要的东西，尽管这可能是因为不熟悉一些术语。 我使用了Dataframe GroupBy函数，并得到了以下结果 mean_len = spam.groupby(spam.target).mean()
Function Mean
A 1.5
B 2.6 我的问题是，哪些代码会从groupby输出中生成以下结果： (1.5, 2.6) 非常感谢
浏览 13提问于2020-06-24得票数 0
我使用的是pandas (0.20.3)和python 3.5.3
我有这样的错误
mysql.connector.errors.ProgrammingError: 1054 (42S22): Unknown column 'nan' in 'field list'
我想这是因为mysql不把‘as’理解为mull。
根据这个
该问题已在pandas 0.15.0中修复
然而，我仍然有这个错误。我的电线有问题吗？？
或者我应该在哪里修复？？
stocksDf = pd.read_csv('companys.csv', names=['na
浏览 0提问于2017-07-30得票数 5
我对python还不熟悉，我不知道为什么会出现这样的错误: ValueError:与Series不兼容的索引器。
我正试图在我的数据框架中添加一个日期。
我想补充的日期是：
date = (chec[(chec['Día_Sem']=='Thursday') & (chec['ID']==2011957)]['Entrada'])
date
日期输出：
56 1900-01-01 07:34:00
Name: Entrada, dtype: datetime64[ns]
然后，我尝试使用loc将“日期”添加到数据帧中：
浏览 48提问于2022-02-22得票数 0
这是我的数据集
result score
1 0.786
1 0.896
0 0.435
1 0.563
0 0.145
这是我的代码
import pandas as pd
intervals = data.groupby('result')['score'].transform(pd.qcut, 10)
错误是这样的
TypeError Traceback (most recent call last)
/opt/conda/lib/
浏览 60提问于2021-02-22得票数 0
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1回答
pandas.Timestamp的文档说明了一个对每个熊猫用户都很熟悉的概念：
时间戳相当于python的日期时间，在大多数情况下都可以与之互换。
但我不明白为什么需要pandas.Timestamps。为什么或者曾经有一个与python的日期时间不同的对象？简单地用Datetime构建pandas.DatetimeIndex不是更干净吗？
浏览 3提问于2018-09-25得票数 7
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我正试图在蟒蛇熊猫中创建一个新的专栏，我一直得到一个(不稳定的)重新出现的KeyError。脚本的部分非常简单，所以我不确定是什么导致了错误，因为dataset中没有一个列具有相同的名称。
我的目标是创建一个新列，并将其附加到包含ticket_contents列内容的新翻译的dataframe中。这是一个样本的数据；
25483 0 outstanding 0 Los-Angeles e-payment delayed Ticket 1/7/19 7:54
39363 0 outstanding 0 Los-Angeles e-payment delayed
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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我在将datetime传递到Pandas.Series.asof时遇到了问题
def valueAsOf(self, date):
if type(date) is str:
return time.strptime(date, '%Y%m%d')
return self.__series.index.asof(date)
然后发生以下错误
Traceback (most recent call last):
File "/Users/x/test.py", line 106, in <module>
pr
浏览 3提问于2015-10-03得票数 1
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1回答
通过熊猫和比罗转换模式
、、、
我有一张熊猫的资料，我想用比罗把它写成一块拼花。
我还需要能够指定列类型。如果我通过熊猫改变了类型，我就没有错误；但是当我通过pyarrow改变类型时，我会得到一个错误。见例子：
给定的
import pandas as pd
import pyarrow as pa
data = {"col": [86002575]}
df = pd.DataFrame(data)
通过潘达斯
df = df.astype({"col": "float32"})
table = pa.Table.from_pandas(df)
无差错
通过PyArrow
浏览 5提问于2021-02-18得票数 3
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1回答
运行此程序时：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=[1, 1, 2, 2, 3, 3], group=["a", "a", "a", "a", "b", "b"]))
df.groupby(["group"]).agg({
"x": [pd.Series.mode, "sum"]
})
返回此错误：
ValueError Tr
浏览 9提问于2022-08-31得票数 0
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我在Python和Spyder中有一个非常简单的错误：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ds=pd.read_csv(".\verikumesi\NBA_player_of_the_week.csv")
当我运行上面的代码时，我得到一个错误：
文件"C:/Users/Acer/Desktop/MASAÜSTÜ/github/deneme.py"，第12行ds=pd.read_csv(".\verikumesi\NBA_player_of_
浏览 2提问于2018-11-27得票数 3
回答已采纳
2回答
我刚接触python，我已经安装了Jython2.7.0
Java
import org.python.util.PythonInterpreter;
import org.python.core.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
PythonInterpreter interp = new PythonInterpreter();
interp.execfile("D:/Users/JY/Desktop/test/for_java_test.
浏览 2提问于2016-03-25得票数 7
2回答
我试图在python 3中添加一些浮点值(从未在2中测试过)，并且得到了一些奇怪的结果，唯一的变化因素是求和中元素的顺序。
a = [-1e30, 1e30, 1, 3]
print(sum(a)) # return 4.0
a = [-1e30, 1, 3, 1e30]
print(sum(a)) # return 0.0
有人能告诉我我错过了什么吗？
提前感谢！
浏览 4提问于2014-02-13得票数 5
回答已采纳
5回答
所以我从NOAA读取了一个站点代码csv文件，它看起来像这样：
"USAF","WBAN","STATION NAME","CTRY","FIPS","STATE","CALL","LAT","LON","ELEV(.1M)","BEGIN","END"
"006852","99999","SENT","SW","SZ",&#
浏览 1提问于2013-06-05得票数 9
1回答
在C#中有没有等同于Python的struct.pack和struck.unpack的函数，允许我像这样打包和解包数值？
def hexlongbits2double(str):
return struct.unpack('d', struct.pack('Q', int(str, 16)))[0]
浏览 2提问于2013-05-20得票数 2
我使用的是CoreNLP的最新版本3.8.0和python包装器py-corenlp，并且我意识到，当我用以下注解器进行注释时，从CoreNLP获得的输出之间存在一些不一致之处: tokenize、ssplit、pos、页解析、解析和来自的输出。更重要的是，无论是在我的代码中调用它还是我在网上运行它时，斯坦福的Parser都给出了与CoreNLP相同的结果。
例如，我有以下问题(借用自Free917问题语料库)：
马歇尔霍尔是哪所大学的教授？
使用CoreNLP，我得到以下解析：
(根\n (SBAR\n (WHPP (IN )\n (WHNP (WDT什么)\n(S_n (NP (N
浏览 9提问于2017-07-10得票数 0
1回答
我需要在时间序列中进行简单的协方差分析。我的原始数据是这样的：
WEEK_END_DATE TITLE_SHORT SALES
2012-02-25 00:00:00.000000 "Bob" (EBK) 1
"Bob" (EBK) 1
2012-03-31 00:00:00.000000 "Bob" (EBK) 1
"Bob"
浏览 3提问于2013-05-13得票数 0
回答已采纳
我正试图找到使用Python将大型数据帧(250MB+)有效地写入磁盘和从磁盘中写入的最佳方法。我已经尝试过 performance 中的所有方法，但是性能非常令人失望。
这是探索将当前分析/数据管理环境从Stata迁移到Python的更大项目的一部分。当我将测试中的读/写时间与Stata中的读/写时间进行比较时，Python和Pandas通常要花费20倍以上的时间。
我强烈怀疑我是问题所在，而不是Python或Pandas。
有什么建议吗？
浏览 2提问于2013-10-28得票数 5
2回答
以下是我在Python中知道的主要内置数据类型：
NumbersStringsListsTuplesDictionariesBooleanSets
我的问题是，整数和浮点数是否被认为是相同的数据类型？或者它们是两种独立的内置数据类型？
谢谢!
浏览 40提问于2016-12-12得票数 0
1回答
我有一个包含列的dataframe。我如何查询这些？
>>> df1.shape
(1812871, 7)
>>> df1.dtypes
CHROM object
POS int32
ID object
REF object
ALT object
QUAL int8
FILTER object
dtype: object
>>> df1.head()
CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER
0
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
回答已采纳
我是Python的新手，我想从postgresql数据库中提取一个"user_name“列，去掉名字中的所有重音。Postgres之前有一个名为unaccent的函数，但现在似乎不起作用了。所以，我求助于Python。
到目前为止，我有：
from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame
import unidecode
engine_gear = create_engine('XYZABC')
connection = engine_gear.connect()
member = 1
r
浏览 3提问于2018-01-26得票数 0
1回答
在使用python 2.7.3和pandas 0.10.1时，当我尝试使用**运算来计算功率(数学，而不是热力学)时，我得到了一个弃用警告。在文档中，它涵盖了使用add、sub、mul和div进行系列和DataFrame算术运算。然而，我找不到任何覆盖**的东西，比如3 ** 2= 9。除了使用**并希望最好的结果之外，我还能做什么？
浏览 1提问于2013-04-18得票数 4
我们可以使用iron python在.NET空间中加载一个熊猫DataFrame吗？如果没有，我正在考虑将pandas df转换为csv文件，然后在.net空间中读取。
浏览 2提问于2013-01-21得票数 10
回答已采纳
我想在pandas.Series对象上使用numpy.unwrap函数，但似乎不知道如何应用它： >>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>>
>>> t = np.arange(0,1,0.05)
>>> ang = pd.Series((15*t)%(2*np.pi), t)
>>> np.unwrap(ang)
array([ 0. , 0.75, 1.5 , 2.25, 3. , 3.75,
浏览 7提问于2019-02-27得票数 2
我知道我可以将像Series，DataFrame这样的熊猫对象转换成json，如下所示：
series1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='something')
jsonSeries1 = series1.to_json() #{"0":0.0548079371,"1":-0.9072821424,"2":1.3865642993,"3":-1.0609052074,"4":-3.3513341839}
但是，当该系列被封装到其他数据结构中时，我应该做什么
浏览 1提问于2016-09-29得票数 2
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