series

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    我正在努力解决如何在熊猫系列中显示True或False的条纹。 数据: p = pd.Series([True,False,True,True,True,True,False,False,True]) 0 True 1 False 2 True 3 True 4 True 5 True 6 False 7 False 8 True dtype: bool 我试

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    我想创建一个代码,在其中输入起始整数,术语数和指数。这是我当前的代码,我只用数字运行它,但无法弄清楚如何使用用户提示的变量运行它。 def squares(s,n,e): for x in range(s,s+n): Sum=0 Sum=sum(Sum+x**e) s=int(input("input starting integer:")) n=int(i

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    系列 例如我们的名字和每个单词的哈希值的名称列表:由单一的哈希值 data = [ ['John Doe', ['JN','D0']], ['John Mitchel', ['JN','MTL']], .... ] df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'hashes']) 是否可以过滤(搜索) 。换句话说,找到所有

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    我正在学习Python和Scikit学习,我正在做一些简单的练习。在特定的情况下,我运行下面的代码: import pandas as pd df = pd.read_csv('SMSSpamCollection',delimiter='\t',header=None) # from UCIMachineLearningRepository http://archive.ics.uci.edu/

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    在Python字典也很干净做以下检查: import pandas as pd myDict = {'a':1, 'b':2, 'c':3} mySeries = pd.Series(data = [1,2,3], index = ['a', 'b', 'c']) if myDict.viewkeys() >= {'a', 'b'}: print 'a and b are i

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    我有熊猫系列: names = pd.Series([ 'Andre Agassi', 'Barry Bonds', 'Christopher Columbus', 'Daniel Defoe', 'Emilio Estevez', 'Fred Flintstone', 'Greta Garbo', 'Humbert Humbert', 'Ivan Ilych']) ,看起来

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    在蟒蛇大熊猫,有STR值的系列/数据框柱结合成一个长字符串: df = pd.DataFrame({'text' : pd.Series(['Hello', 'world', '!'], index=['a', 'b', 'c'])}) 目标:“你好!世界 到目前为止,诸如df['text'].apply(lambda x: ' '.join(x))等方法只返回该系列。 什么是达到目标连接字符

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    下面的图表显示了我的基本挑战:用数据开始从数量的股票中减去数据末尾的股票数量。我遇到的挑战是每个系列的日期范围不匹配,所以我需要将两个集合合并到一个常用日期范围,执行减法并将结果保存到新的逗号分隔值文件中。 名为'meta.csv'的文件中的输入数据包含3187行。每行的字段数据为股票代码,开始,&结束。如下所示的头部和尾部: 0000 ticker,start,end 0001 A,199

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    我正在处理时间序列数据,我想知道是否存在有效的& pythonic方法来验证与该系列关联的时间戳序列是否有效。换句话说,我想知道时间戳序列是否按正确的升序排列,而不会丢失或重复。 我想验证正确的顺序和重复值的存在应该相当简单,但我不太确定缺少时间戳的检测。

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    我想将DataFrame的一列(一系列)分开,它们都共享索引,所以我期望结果具有原始DataFrame的形状。 这段代码演示了我所做的: import numpy as np import pandas as pd cols = ['A', 'B', 'C', 'D'] ix = range(10) df = pd.DataFrame(index=ix, columns=cols, dat