pandas

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    나는 다중 색인 dataframe의 마지막 가능한 날짜를 얻으려고 : 너무 좋아 지금까지 ix = pd.MultiIndex.from_product([["a"], pd.PeriodIndex(start="2017-01", end="2017-03")]) df = pd.DataFrame(data=[0,1, np.nan], index=ix, columns=["te

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    내가 내 차트에 표시 할 레이블에 내 플롯에 레이블을 설정했지만, 그것은 작동하지 않습니다 : sns.set(rc={"figure.figsize": (16, 8)}) ax = events_all_metrics[["event_name","kambi_payback"]].plot(x="event_name", style='.',use_index=False, co

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    참고 : 실제 예입니다. 제발 예측에 대해 싫어하지 마라. 나는 그것에 대해 조언 할 필요가 없다. 이것은 엄격하게 판다 스의 질문입니다. 예 - 나는 예측을 나타내는 두 개의 다른 크기의 DataFrames, 하나 개의 대표 매출과 하나가 한 솔루션. sales = pd.DataFrame({'sales':[5,3,5,6,4,4,5,6,7,5]}) for

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    이미 열이 있지만 행이없는 빈 데이터 프레임이 있다고 가정 해 봅니다. 웹에서 일부 데이터를 긁어 내고 있으므로 빈 데이터 프레임에 인덱스 '2176'을 추가해야한다고 가정 해 봅시다. 어떻게하면이 행을 할당하려고 할 때이 행을 데이터베이스에 추가 할 수 있습니까? 이것도 팬더 목적입니까 아니면 다른 것을 사용해야합니까?

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    롤링 윈도우에서 가장 최근 값을 가져 와서 해당 윈도우의 모든 숫자의 평균으로 나눠보기를 원합니다. 내가 뭘하려 : df.a.rolling(window=7).mean()/df.a[-1] df.a[-1]는 항상 전체 데이터 세트의 최신이기 때문에이 작동하지 않습니다. 창 마지막 값이 필요합니다. 저는 오늘 많은 검색을했습니다. 나는 잘못된 용어를 검색하거

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    에는 '날짜'라는 키가있는 데이터 프레임이 있습니다. 처음 몇 항목은 다음과 같이 : 0 02.01.2013 1 03.01.2013 2 05.01.2013 3 06.01.2013 4 15.01.2013 지금 내가 날짜로하지 2,014 예를 들어 모든 행을 필터링하는 팬더를 사용하고 싶습니다. 내가 자습서를 통해 보면서 다음을 찾을 : mask =

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    우선, 내가 아는 것보다 더 많은 실수가있을 수있다. 나는 새로운 것이라는 사실을 전혀 이해하지 못한다. 다음 그림과 같이 테이블을 인덱싱하려고합니다. 열 A와 B를 점차적으로 읽고 추가하는 중입니다. 합계로 각 15000 개의 행과 함께 500 개의 파일을 읽습니다. 이제 다음 그림과 같이 MultiIndex를 사용해야합니다. 그러나 팬더 계층 구조 인덱

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    A, B, C 세 개의 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. A와 B는 0에서 10까지의 정수 시리즈입니다. A의 고유 값이 색인 인 새로운 데이터 프레임, B의 고유 값은 열이며 각 셀은 Ai, Cj의 교차점에서 얻어진 평균값 C입니다. 있을 것이다 (I, J)의 Cvalues = df.groupby(['A','B'],as_index=False).mean(

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    데이터 프레임의 형태로 콘텐츠 스트림을 받고 있습니다. 각 배치는 열의 값이 다릅니다. day1_data = {'state': ['MS', 'OK', 'VA', 'NJ', 'NM'], 'city': ['C', 'B', 'G', 'Z', 'F'], 'age': [27, 19, 63, 40, 93]} 와 같은 다른 하나 : day2

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    Pandas : populate column with if condition not working as expected의 텍스트 데이터를 데이터 프레임으로 읽으려고합니다. dftxt = """ 0 1 2 1 10/1/2016 'stringvalue' 456 2 NaN 'anothersting' NaN 3 NaN 'and a