pd.DataFrame 第6页

pandas缺失值函数-isna

pandas.DataFrame.isnaDataFrame.isna(self)→'DataFrame'Detectmissingvalues.这个函数，就是用来检测缺失值的，返回的是一个Boolean数组df=pd.DataFrame

橘猫吃不胖·2023-09-25 13:13

【数据预处理】缺失值处理之 dropna()

2.代码示例importpandasaspd#创建一个包含缺失值的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[5,6,7,None]})print(df

想做一只快乐的修狗·2023-09-24 15:37

川大可·2023-09-24 14:14

akshare写etf动量滚动策略

importakshareasakimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib日线换周线：#日线换为周线数据deftransferToWeekLine(df,period='W'):data1=dfstock_data=pd.DataFrame

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

计算最大回撤

CUMPROD()依次给出前1，2，…，n个数的积3、CUMMAX()依次给出前1，2，…，n个数的最大值4、CUMMIN()依次给出前1，2，…，n个数的最小值2.示例构造一个时间序列的dataframedf=pd.DataFrame

六月闻君·2023-09-24 05:37

dataframe数据结构之数据的筛选

23,27,26,22,18],'性别':['男','女','女','男','男'],'工作':['剪辑师','蛋糕师','消防员','程序员','辅导员'],'工龄':[2,3,3,2,0]}df=pd.DataFrame

顺遂心安·2023-09-24 03:35

筛选DataFrame中满足条件的数据行：某一列的值等于固定值，且另一列的值大于设定阈值

实现此功能需要使用pandas库，具体的代码如下：importpandasaspd#创建DataFramedf=pd.DataFrame({'name':['Alic

编码实践·2023-09-24 03:35

DataFrame中的条件选择| 熊猫数据框

Considerthefollowingexample,考虑以下示例，importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandnnp.random.seed(102)df=pd.DataFrame

cumubi7453·2023-09-24 03:35

Python按某一列求其余列的平均值

class_type][x,y,z,class_type][x,y,z,class_type][x,y,z,class_type]根据class_type对数据进行group，分别求x,y,z的平均值df=pd.DataFrame

果子火火·2023-09-23 15:15

python dataframe一些处理示例

Series数据s=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3})print(s)#list数据list_custom=['b','a','c']#将series转换成dataframedf=pd.DataFrame

soulsoul_god·2023-09-23 09:33

AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘map‘

例如：#创建一个DataFrame对象list=[[1,1],[2,2]]list=pd.DataFrame(list)print(list)#使用map对其进行映射for_,rowinlist.iterrows

Dosage de fleurs·2023-09-22 12:46

Python 读取数据并保存为txt文件的方式

pandas库importpandasaspddata_train=pd.read_csv("train_dataset.csv",encoding='utf-8',sep='|')train_content=pd.DataFrame

绿豆棉花糖·2023-09-22 06:00

预处理代码

data.dropna()#丢弃缺失值#dropna()删除缺失值所在行(axis=0)或列(axis=1)，默认为axis=0补全示例数据：importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame

xhrt·2023-09-21 13:40

pandas dataframe 删除列中有空值的行

目标dfdf=pd.DataFrame({“name”:[‘A’,‘B’,‘C’,np.nan],“age”:[np.nan,22,25,np.nan],“gender”:[‘male’,‘female

六·柒·2023-09-20 05:45

从pandas dataframe中随机删除n个某一列是某个值的元素

importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5,6],'B':[6,7,8,9,10,11],'C':['X','Y','Z','X','Y','X']}df=pd.DataFrame

jp_666·2023-09-20 00:27

pandas中关于DataFrame计算时间差（加减）

unsupportedoperandtype(s)for-:'str'and'str'所以需要先用pandas的to_datetime()方法，转化成时间格式进行加减，然后再转换成df格式new_df=pd.DataFrame

叫我老村长·2023-09-18 18:10

利用Python将dataframe格式的所有列的数据类型转换为分类数据类型

feature_names=['col1','col2','col3','col4','col5','col6']values=np.random.randint(20,size=(10,6))dataset=pd.DataFrame

MI_farmer·2023-09-18 05:10

python pandas 轻松通过特定列的值多条件去筛选数据以及contains方法的应用

np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])df1=pd.DataFrame

达达爱吃肉·2023-09-18 00:26

pandas 实现两个dataframe相减的方式

np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])df1=pd.DataFrame

达达爱吃肉·2023-09-18 00:26

成功解决 ValueError: Shape of passed values is (3, 1), indices imply (3, 3)

_data=pd.DataFrame([index,uri_data_list,first_data],columns=['index','uri_list','first_uri'])值错误：传递值的形状为

达达爱吃肉·2023-09-18 00:56

pandas datetime与时间戳互相转换，字符串转换datetime

参考pandas.to_datetime的api字符串转换为pandasdatetime通过to_datetime函数可以把字符串转换为pandasdatetimedf=pd.DataFrame({'date

lovelife110·2023-09-17 02:02

使用Python读取mongoDB写入csv文件

方法一:使用pandas写入csv文件importpandasaspd#任意的多组列表a=["a","b","c"]b=["d","e","f"]#字典中的key值即为csv中列名dataframe=pd.DataFrame

爱python的王三金·2023-09-16 14:03

不同行列的数组的合并

np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([[20,30],[11,22],[33,44],[55,66]])#将NumPy数组转换为PandasDataFramedf_a=pd.DataFrame

毛发浓密的猿工·2023-09-15 18:40

pandas入门

继承了Numpy的所有优点，但是这种封装有好有坏我们对比一下两者创建的形式和效果importpandasaspdimportnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=pd.DataFrame

Chen_Chance·2023-09-15 06:29

多中机器学习模型对比可视化

TPOT今天最佳模型调参，但是也许要对比其他模型在哪些模型衡量指标下的优劣势，这里提供一个简单的效果对比工具：importmatplotlib.pyplotaspltmodel_comparison=pd.DataFrame

帅气地沉迷于学习无法自拔·2023-09-15 01:32

pandas dataframe groupby 输出和指定索引输出

输出和指定索引输出importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Group':['A','A','B','B','C','C'],'Value':[1,2,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame

jp_666·2023-09-15 01:57

使用dataframe基于pytorch训练神经网络模型的例子

importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnp#定义数据集合label为Y标记df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20

羊驼养殖户·2023-09-13 13:08

pytorch中使用embedding层的示例

importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnp#定义数据集合label为Y标记df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20

羊驼养殖户·2023-09-13 13:08

groupby后对数据的聚合处理方法汇总

1、常规使用agg优势：简单便捷agg({'B':'count','C':'sum'})对B列计数，C列求和，列名称分别为B、Cimportpandasaspd#创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame

羊驼养殖户·2023-09-13 13:07

pandas 筛选数据的 8 个骚操作

fromsklearnimportdatasetsimportpandasaspdboston=datasets.load_boston()df=pd.DataFrame(

Elivis Hu·2023-09-13 07:35

使用statsmodels模块做多元线性回归

importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#创建数据data=pd.DataFrame({'Y':np.random.normal(

江姐vior·2023-09-12 20:11

吴恩达第五部分序列模型 week2—— 词向量的运算与Emoji生成器

importnumpyasnpimportpandasaspdimportw2v_utilsword,word_to_vec_map=w2v_utils.read_glove_vecs("data/glove.6B.50d.txt")word=pd.DataFrame

我来试试水·2023-09-12 05:58

Python数据分析实战-将dataframe某列的值分成不同区间并计算每个区间的频数（附源码和实现效果）

','Jack1','Steve1','Ricky1','Tom2','Jack2','Steve2','Ricky2'],'Score':[78,60,59,42,88,34,69,142]}df=pd.DataFrame

数据杂坛·2023-09-11 21:22

Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法（附源码和实现效果）

实现代码importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data1':range(3)})print(df1)df2=pd.DataFrame

数据杂坛·2023-09-11 20:49

算法篇汇总

envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondata我的题解：importpandasaspddefarticle_views(views:pd.DataFrame

confined.·2023-09-11 16:35

pandas(四十四)pandas100个神仙级用法

一、如何将一个列表转成Pandas的数据框列表类型，需要指定列名columns；不指定默认0、1、2my_friend=[['zhangsan',18,'男'],['lisi',17,'女']]df=pd.DataFrame

风华浪浪·2023-09-10 07:41

使用pandas进行数据分析

example=pd.DataFrame(exa

Peng_001·2023-09-09 23:24

Python 利用concat批量提取文件中的数据

score整合成一个文件importpandasaspdfromglobimportgloblst_file=glob("E:\\test1\\*.csv")#提取文件所在文件夹下的所有文件名data=pd.DataFrame

步木木·2023-09-09 07:13

python 将多个CSV文件合成一个

fromglobimportgloblst_file=glob("D:\\test\\*.csv")forin_fileintqdm(lst_file):#对迭代器添加进度条显示df=pd.read_csv(in_file)df_data=pd.DataFrame

步木木·2023-09-09 07:12

Python将list转为csv

importpandasaspdname=['核代ID','二代ID','广告主ID','计划ID','累计消费','累计时长','日均消费','转化成本','行业']csv_list=pd.DataFrame

king2king·2023-09-08 22:34

DataFrame.plot函数详解（四）

1.areaDataFrame.plot.area(x=None,y=None,stacked=True,**kwargs)df=pd.DataFrame({'sales':[3

六月闻君·2023-09-08 19:43

python如何将一个dataframe快速写入clickhouse

to_records一条一条插入df=pd.Dataframe()forxindf.to_records

三行数学·2023-09-08 17:48

python的excel操作：将numpy数组写入Excel

一级标题将numpy数组写入ExcelimportnumpyasnpimportpandasaspdA=np.array([[1,2],[3,2],[1,1],[3,5],[5,2]])data=pd.DataFrame

cjjoe01·2023-09-07 17:31

python 批量读取txt文件

.*')df=pd.DataFrame()#创建空的DataFrameforfileinglob.g

RS&·2023-09-07 00:59

Python数据分析实战-Series转DataFrame并将index设为新的一列（附源码和实现效果）

importpandasaspd#创创建seriesseries=pd.Series([1,2,3,4,5])#创建一个DataFrame对象data={'column_name':series}df=pd.DataFrame

数据杂坛·2023-09-06 23:37

常见操作

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list("ABCD"))#method1和method2和method3和method4和method5和method6

微笑life·2023-09-04 16:32

apply对dataframe的一个小应用

importpandasaspda=pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=['A',"B","C"],index={0,1,2})#对每一列求出极差

JaxHur·2023-09-03 05:44

Django传递dataframe对象到前端网页

gongzairen·2023-09-02 05:07

4月10号星期天上午Python数据分析实战笔记

“收入”列的第二个数据改成0查询前三行数据importpandasaspddata=pd.read_excel("D:\数据\作业数据_第五节.xlsx")#print(data)DataFrame=pd.DataFrame

汉口君呐·2023-09-01 17:29

[Pandas] 求百分比并添加百分(%)号

导入数据importpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'orders':[2130,5102,3256,1297,1918,786],'repeat_orders':[73,158,89,30,49,18

山茶花开时。·2023-08-31 23:40

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