데이터 프레임에서 기능을 생성하고 이러한 기능을 데이터 프레임에 열로 추가하는 코드 작업 중입니다. 문제는 내가 주어진 튜플에 대해 이전 튜플 중 5 개가 해당 튜플에 해당하는 기능을 생성 할 수 있도록 시계열로 작업하고 있습니다. lookback_period = 5
df['feature1'] = np.zeros(len(df)) # preallocate
내가 두 dataframes이 a b
1900-01-01 1 2
1900-01-02 1 3
1900-01-03 3 3
DF2을 (색인은 int) : 병합 후 c
0 3
1 1
: a b d
1900-01-01 1 2 3
1900-01-02 1 3 1
1900-01-03 3 3
사용합니까?
날짜에 대한 열을 포함하는 데이터 집합이 있습니다. 이 열의 형식은 dd.mm.yyyy. '12 월'과 '2014'로 범위를 제한하기 위해 날짜를 정렬하는 데 권장되는 방법을 사용해 보았습니다. 그러나 방법 중 어느 것도 제대로 작동하지 않는 것 같습니다. 나는 그것이 배열하는 것을 시도하고있는 것을 고려하고있다 yyyy.mm.dd.의 형식으로있다 나는 이
저는이 인덱스가 2 개의 인덱스를 가지고 있으며 그룹으로 추출하려고합니다. DF 그룹과 이름이 여기에 인덱스가있는 곳 내가 싶어 Name 1 2 3
Group1 xyz 1 1 1
abc 2 2 2
Group2 ijk 3 3 3
lmn 4 4 4
DF1 : Name 1 2 3
Group1 xyz 1 1 1
ab
내가 원한 것은 pandas DataFrame의 단일 항목 NaN 값을 단일 문자열로 대체하는 것입니다. 여기 내가 한 일이있다. s = pd.DataFrame({'A':['S12','S1','E53',np.NaN], 'B':[1,2,3,4]})
s['A'][s['A'].isnull()==True] = 'P'
이 코드는 DataFrame에서 'NaN
저는 pandas 모듈을 사용하여 파이썬에서 t- 테스트를 시도하고 있습니다. 그러나 내 대상 파일을 찾을 수없는 동일한 오류가 계속 발생합니다. 이 경우 대상 파일은 brain_size.csv이며 구분 기호는 세미콜론입니다. 공백으로 남겨진 값은 마침표로 표시됩니다. 는 여기에 내가 키 입력 한 내용은 다음과 같습니다 import pandas as pd
팬더 데이터 프레임을 읽는 .csv 파일이 있습니다. .csv 파일은 내가 다음 코드에서 파일을 읽고있다 Date,Expense
03/05/2015,75.0
01/01/2015,45.0
01/02/2015,245.0
01/02/2015,1280.0
01/02/2015,75.0
01/05/2015,55.0
01/03/2015,287.0
01/0
: pd.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
무엇을 할 col_level합니까? 다른 값의 col_level을 가진 예제는 훌륭합니다. 나의 현재 dataframe은 다음에 의해 생성된다 : df = pd.DataFrame