preguntar acerca de pandas

j'ai un fichier excel (.XLS format) avec 5 feuilles, je veux remplacer le contenu de la feuille 5 par le contenu de mon cadre de données pandas. ... …

est-ce que quelqu'un sait s'il est possible d'utiliser la base de données?méthode loc pour sélectionner à partir D'un MultiIndex? J'ai la base de données suivante et je voudrais pouvoir accéder aux valeurs situées dans les colonnes 'Dwell', aux indic …

je cherche à diminuer la densité des étiquettes de tiques sur des sous-parcelles différentes import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec from StringIO import StringIO data = """ a b c d z 54 …

j'ai eu à faire plusieurs fois et je suis toujours frustré. J'ai un dataframe: df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], ['a', 'b'], ['A', 'B', 'C', 'D']) print df A B C D a 1 2 3 4 b 5 6 7 8 je veux tourner df en: pd.Serie …

je suis relativement nouveau avec numpy et pandas (je suis un physicien expérimental donc J'utilise ROOT depuis des années...). Un graphe commun à ROOT est un graphe de dispersion 2D où, étant donné une liste de valeurs x et y, fait un graphe de disp …

j'essaie de trier une base de données en descendant. J'ai mis 'False' dans l'argument ascendant, mais mon ordre est encore Ascendant. Mon code est: from pandas import DataFrame import pandas as pd d = {'one':[2,3,1,4,5], 'two':[5,4,3,2,1], …

j'ai le texte suivant dataframe. df.head(30) struct_id resNum score_type_name score_value 0 4294967297 1 omega 0.064840 1 4294967297 1 fa_dun 2.185618 2 4294967297 1 fa_dun_dev 0.0 …

le comportement par défaut de pandas groupby est de transformer le groupe par colonnes en index et de les supprimer de la liste des colonnes de la dataframe. Par exemple, disons que j'ai une base de données avec ces colonnes col1|col2|col3|col4 s …

j'ai un pandas.DataFramedf qui a un index généré automatiquement, avec une colonne dt: df['dt'].dtype, df['dt'][0] # (dtype('<M8[ns]'), Timestamp('2014-10-01 10:02:45')) ce que j'aimerais faire, c'est créer une nouvelle colonne tronquée à la pr …

depuis août 2017, Pandas DataFame.appliquer() est malheureusement encore limité à travailler avec un seul noyau, ce qui signifie qu'une machine à plusieurs noyaux gaspillera la majorité de son temps de calcul lorsque vous exécutez df.apply(myfunc, ax …