«pandas» 태그된 질문

방금 누적 막대 차트를 생성하기 위해 Excel 대신 pandas / matplotlib를 사용하기 시작했습니다. 문제가 발생했습니다 (1) 기본 컬러 맵에는 5 개의 색상 만 있으므로 5 개 이상의 카테고리가 있으면 색상이 반복됩니다. 더 많은 색상을 지정하려면 어떻게해야합니까? 이상적으로는 시작 색상과 끝 색상이있는 그라디언트와 그 사이에 n 개의 색상을 동적으로 생성하는 방법이 …

85 python  matplotlib  pandas 

저는 Pandas를 처음 사용합니다 .... 많은 폴링 데이터가 있습니다. 3 일 창을 기준으로 매일의 추정치를 얻기 위해 이동 평균을 계산하고 싶습니다. 이 질문 에서 이해 했듯이 rolling_ * 함수는 특정 날짜 시간 범위가 아닌 지정된 수의 값을 기반으로 창을 계산합니다. 이 기능을 구현하는 다른 기능이 있습니까? 아니면 내 자신의 글을 …

85 python  pandas  time-series 

Seaborn의 lmplot을 사용하여 선형 회귀를 플로팅하고 데이터 세트를 범주 형 변수로 두 그룹으로 나눕니다. x와 y 모두에 대해 두 플롯 의 하한 을 수동으로 설정하고 싶지만 상한 은 Seaborn 기본값으로 둡니다 . 다음은 간단한 예입니다. import pandas as pd import seaborn as sns import random n = 200 random.seed(2014) base_x …

85 python  pandas  seaborn 

사이의 근본적인 차이 (들) 무엇 pd.DataFrame.merge()과 pd.concat()? 지금까지 이것이 내가 찾은 것입니다. 내 이해가 얼마나 완전하고 정확한지에 대해 언급하십시오. .merge()열 (행 인덱스 포함) 만 사용할 수 있으며 데이터베이스 스타일 작업에 의미 상 적합합니다. .concat()인덱스 만 사용하여 두 축과 함께 사용할 수 있으며 계층 적 인덱스를 추가하는 옵션을 제공합니다. 부수적으로 이것은 …

85 python  pandas  join  merge  concat 

나는 두 개의 열을 가지고, fromdate그리고 todatedataframe에. import pandas as pd data = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'), pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'), pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')], 'fromdate': [pd.Timestamp('2014-01-26 23:41:21.870000'), pd.Timestamp('2014-01-27 15:38:22.540000'), pd.Timestamp('2014-01-23 18:50:41.420000')]} df = pd.DataFrame(data) 다음을 diff사용하여 두 날짜의 차이를 찾기 위해 새 열을 추가합니다. df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate'] 내가 얻을 diff열을, 그러나 그것은 …

85 python  pandas  datetime  python-datetime 

다음은 두 개의 변수에 저장된 두 개의 데이터 프레임입니다. > print(df.head()) > club_name tr_jan tr_dec year 0 ADO Den Haag 1368 1422 2010 1 ADO Den Haag 1455 1477 2011 2 ADO Den Haag 1461 1443 2012 3 ADO Den Haag 1437 1383 2013 4 ADO Den Haag 1386 1422 …

85 python  pandas  dataframe 

팬더 DataFrame객체 를 다시 색인화하려고합니다 . From: a b c 0 1 2 3 1 10 11 12 2 20 21 22 To : b c 1 2 3 10 11 12 20 21 22 나는 이것에 대해 아래와 같이 진행하고 있으며 잘못된 답을 얻고 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법에 …

84 python  pandas  dataframe 

다음이 있습니다 DataFrame. from pandas import * df = DataFrame({'foo':['a','b','c'], 'bar':[1, 2, 3]}) 다음과 같이 보입니다. bar foo 0 1 a 1 2 b 2 3 c 이제 다음과 같은 것을 갖고 싶습니다. bar 0 1 is a 1 2 is b 2 3 is c 이것을 어떻게 달성 할 …

84 python  string  pandas  numpy  dataframe 

다음 열 이름을 가진 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. frame_1: event_id, date, time, county_ID frame_2: countyid, state 에 조인 (왼쪽)하여 다음 열이있는 데이터 프레임을 얻고 싶습니다 county_ID = countyid. joined_dataframe event_id, date, time, county, state 조인하려는 열이 인덱스가 아닌 경우 수행 방법을 알 수 없습니다. 가장 쉬운 방법은 무엇입니까? 감사!

84 python  pandas  dataframe 

다음 코드는 작동하지 않습니다. import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(['ONE','Two', np.nan],columns=['x']) xLower = df["x"].map(lambda x: x.lower()) xLower = [ 'one', 'two', np.nan]을 얻으려면 어떻게 조정해야합니까? 실제 데이터 프레임이 크기 때문에 효율성이 중요합니다.

84 python  string  pandas  missing-data 

데이터 프레임을 함수에 전달하고 함수 내에서 수정하면 값에 의한 전달 또는 참조에 의한 전달입니까? 다음 코드를 실행합니다. a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]}) def letgo(df): df = df.drop('b',axis=1) letgo(a) 의 값은 a함수 호출 후에 변경되지 않습니다. 가치에 의한 전달이라는 의미입니까? 나는 또한 다음을 시도했다 xx = np.array([[1,2], [3,4]]) def letgo2(x): x[1,1] = …

84 python  pandas  pass-by-reference  pass-by-value 

기계 학습 분류기를 위해 범주 형 변수를 숫자로 변환하는 다양한 방법을 배우고 있습니다. 나는 pd.get_dummies방법을 발견했고 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()성능과 사용 측면에서 어떻게 다른지보고 싶었습니다. 내가 사용하는 방법에 대한 자습서 발견 OneHotEncoder()에 https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/ 이후를 sklearn문서는이 기능에 너무 도움이되지 않았습니다. 제대로하고 있지 않다는 느낌이 있지만 ... 일부는 pd.dummiesover 사용의 장단점을 설명 할 수 있습니까 …

84 python  pandas  machine-learning  scikit-learn  dummy-variable 

나는 이것을 둘러 보았지만 그것을 찾을 수없는 것 같습니다 (매우 사소한 것임에도 불구하고). 내가 가진 문제는 데이터 프레임의 첫 번째 및 마지막 항목에 대한 열 값을 검색하고 싶다는 것입니다. 하지만 내가 할 경우 : df.ix[0]['date'] 나는 얻다: datetime.datetime(2011, 1, 10, 16, 0) 하지만 내가 할 경우 : df[-1:]['date'] 나는 얻다: …

84 python  pandas 

Pandas의 인덱스에 함수를 적용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 DataFrame? 현재 저는이 장황한 접근 방식을 사용하고 있습니다. pd.DataFrame({"Month": df.reset_index().Date.apply(foo)}) 어디 Date 인덱스의 이름이고 foo내가 적용하고있는 함수의 이름입니다.

84 python  pandas  indexing  dataframe 

파일을 팬더로 읽어 보려고합니다. 파일에는 공백으로 구분 된 값이 있지만 시도한 공백 수가 다릅니다. pd.read_csv('file.csv', delimiter=' ') 하지만 작동하지 않습니다

84 python  pandas  delimiter-separated-values