python – 关于Pandas Dataframe的Kurtosis doent工作
当我在pandas datafame上应用kurtosis函数时,我总是得到以下错误： AttributeError: Cannot access callable attribute ‘kurt’ of ‘DataFrameGroupBy’ objects, try using the ‘apply’ method 以下示例代码适用于所有其他统计函数(mean(),skew(),…),但
python – 根据另一列pandas数据框提取列值
我在某个变量上提取一个变量条件的值,例如,以下数据框： A B p1 1 p1 2 p3 3 p2 4 当B = 3时,如何得到A的值？每次当我提取A的值时,我得到一个对象,而不是一个字符串. 您可以使用 loc获得满足您的条件,然后 iloc获得第一个元素的系列： In [2]: dfOut[2]: A B0
python – 根据列名拆分pandas数据框
有没有办法根据列名拆分pandas数据框？作为一个例子,考虑数据帧有以下列df = [‘A_x’,’B_x’,’C_x’,’A_y’,’B_y’,’C_y’],我想创建两个数据帧X = [‘ A_x’,’B_x’,’C_x’]和Y = [‘A_y’,’B_y’,’C_y’]. 我知道有可能这样做： d = {A: df.A_x,
python – 在Pandas中复杂(对我而言)从宽到长重塑
个人(索引从0到5)在两个位置之间进行选择：A和B. 我的数据具有宽格式,其中包含因个体(ind_var)而异的特征以及仅因位置(location_var)而异的特征. 例如,我有： In [281]:df_reshape_test = pd.DataFrame( {location : [A, A, A, B, B, B], dist_to_A : [0, 0
python – Pandas：根据来自另一列的匹配替换列值
我在第一个数据框df1 [“ItemType”]中有一列,如下所示, Dataframe1 ItemType1redTomatowhitePotatoyellowPotatogreenCaulifloweryellowCaulifloweryelloSquashredOnionsYellowOnionsWhiteOnionsyellowCabbageGreenCabbage
python – pandas：用loc迭代DataFrame索引
我似乎无法找到.loc行为背后的原因.我知道它是基于标签的,所以如果我遍历Index对象,下面的最小例子应该可行.但事实并非如此.我当然用Google搜索,但我需要一些已经掌握索引的人的其他解释. import datetimeimport pandas as pddict_weekday = {1: MON, 2: TUE,
python – Pandas group by和sum两列
初学者问题.这似乎应该是一个简单的操作,但我无法从阅读文档中弄清楚. 我有一个这种结构的df： |integer_id|int_field_1|int_field_2| integer_id列是非唯一的,所以我想将df按integer_id分组并将两个字段相加. 等效的SQL是： SELECT integer_id, SUM(int_fiel
Python Pandas：如果数据是NaN,则更改为0,否则在数据框中更改为1
我有一个DataFrame：df如下： row id name age url 1 e1 tom NaN http1 2 e2 john 25 NaN 3 e3 lucy NaN http3 4 e4 tick 29 NaN 我想将NaN更改为0,否则在列中更改为1：ag
python – 如何将Pandas列多索引名称作为列表
我有以下CSV数据： id,gene,celltype,stem,stem,stem,bcell,bcell,tcellid,gene,organs,bm,bm,fl,pt,pt,bm134,foo,about_foo,20,10,11,23,22,79222,bar,about_bar,17,13,55,12,13,88 我可以用这种方式成功地总结出来： import pandas as
python – 在Pandas DataFrame中分割列表
我有一个包含许多列的csv文件.使用大熊猫,我将这个csv文件读入数据框,并有一个datetime索引和五六个其他列. 其中一列是时间戳列表(下面是索引示例) CreateDate TimeStamps4/1/11 [Timestamp(2012-02-29 00:00:00), Timestamp(2012-03-31 00:00:00), Timestamp