pandas

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Esiste una funzione incorporata di grep in Pandas per rilasciare una riga se ha qualche stringa o valore? Grazie in anticipo.

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nomi di colonne di ritorno da pyodbc execute() istruzione

from pandas import DataFrame import pyodbc cnxn = pyodbc.connect(databasez) cursor.execute("""SELECT ID, NAME AS Nickname, ADDRESS AS Residence FROM tablez""") DF = DataFrame(cursor.fetchall())

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Pacchetto per analisi serie temporali in python

Sto lavorando su serie temporali in python. Le librerie che ho trovato utili e promettenti sono panda; statsmodel (per ARIMA); il livellamento esponenziale semplice viene fornito dai panda. anche per

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Pandas dataframe: applicare la funzione a tutte le colonne

posso usare .map(func) su qualsiasi colonna in un df, come: df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]}) df['a']=df['a'].map(lambda x: x > 1) potevo anche: df['a'],df['b']=df['a'].map(lambd

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Applicazione rapida delle stringhe in un panda DataFrame

Supponiamo di avere un DataFrame con 100k righe e una colonna name. Vorrei dividere questo nome in nome e cognome nel modo più efficiente possibile. Il mio metodo attuale è, def splitName(name):

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Come convertire un DatetimeIndex di Pandas in una stringa di conseguenza

Definisco un DatetimeIndex come di seguito. >>> date_rng = pandas.date_range('20060101','20121231',freq='D') >>> type(date_rng) <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> >>> date_rng[0] <Times

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Nessun tipo numerico da aggregare: modifica del comportamento groupby()?

Ho un problema con qualche codice groupy di cui sono abbastanza sicuro una volta eseguito (su una versione di panda precedente). Su 0.9, ottengo Nessun tipo numerico per aggregare gli errori. Qualche

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Python Pandas: tabella pivot con aggfunc = conteggio distinto unico

df2 = pd.DataFrame({'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2','Y1','Y1','Y1'], 'Z' : ['Z3','Z1','Z1','Z2']}) X Y Z 0 X1 Y2 Z3 1 X1 Y1 Z1 2 X1 Y1 Z1 3 X1 Y1 Z2 g=df2.groupby('X') pd.piv

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Espansione efficiente di righe da panda DataFrame

Sono nuovo di panda e sto cercando di leggere uno strano file formattato in un DataFrame. Il file originale assomiglia a questo: ; No Time Date MoistAve MatTemp TDRConduct TDRAve DeltaCount tpAve Mois

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Pandas DataFrame slicing di giorno/ora/minuto

Ho panda Dataframe con indice datetime come 'YYYY-MM-DD HH: MM: SS'. Index Parameter 2007-05-02 14:14:08 134.8 2007-05-02 14:14:32 134.8 2007-05-02 14:14:41 134.8 2007-05-02 14:14:53 134.8