Preguntas etiquetadas con dataframe

He creado un marco de datos de Pandas df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) y tengo esto xy A NaN NaN B NaN NaN C NaN NaN Luego quiero asignar valor a una celda en particular, por ejemplo para la fila 'C' y la columna 'x'. Esperaba obtener ese resultado: xy A …

479 python  pandas  dataframe 

¿Me puede decir cuándo usar estos métodos de vectorización con ejemplos básicos? Veo que mapes un Seriesmétodo, mientras que el resto son DataFramemétodos. Sin embargo, me confundí applyy los applymapmétodos. ¿Por qué tenemos dos métodos para aplicar una función a un DataFrame? Una vez más, ¡ejemplos simples que ilustran el …

468 python  pandas  dataframe  vectorization 

Estoy interesado en saber cómo convertir un marco de datos de pandas en una matriz NumPy. marco de datos: import numpy as np import pandas as pd index = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] a = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] b = [0.2, np.nan, 0.2, …

467 python  arrays  pandas  numpy  dataframe 

Tengo datos, en los que quiero encontrar el número NaN, de modo que si es inferior a algún umbral, eliminaré estas columnas. Miré, pero no pude encontrar ninguna función para esto. lo hay value_counts, pero sería lento para mí, porque la mayoría de los valores son distintos y NaNsolo quiero …

464 python  pandas  dataframe 

Estoy comenzando con los documentos de Pandas DataFrame aquí: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html Me gustaría llenar iterativamente el DataFrame con valores en un tipo de cálculo de serie temporal. Básicamente, me gustaría inicializar el DataFrame con columnas A, B y filas de marca de tiempo, todas 0 o todas NaN. Luego agregaría valores …

463 python  dataframe  pandas 

Tengo un marco de datos como a continuación itm Date Amount 67 420 2012-09-30 00:00:00 65211 68 421 2012-09-09 00:00:00 29424 69 421 2012-09-16 00:00:00 29877 70 421 2012-09-23 00:00:00 30990 71 421 2012-09-30 00:00:00 61303 72 485 2012-09-09 00:00:00 71781 73 485 2012-09-16 00:00:00 NaN 74 485 2012-09-23 00:00:00 …

458 python  pandas  dataframe 

Esto parece bastante obvio, pero parece que no puedo entender cómo convertir un índice de marco de datos en una columna. Por ejemplo: df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 A, df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 …

456 python  pandas  dataframe 

Tengo un DataFramecon 4 columnas de las cuales 2 contienen valores de cadena. Me preguntaba si había una manera de seleccionar filas en función de una coincidencia de cadena parcial contra una columna en particular. En otras palabras, una función o función lambda que haría algo como re.search(pattern, cell_in_question) devolviendo …

448 python  string  pandas  dataframe 

Tengo el siguiente DataFrame: Col1 Col2 Col3 Type 0 1 2 3 1 1 4 5 6 1 ... 20 7 8 9 2 21 10 11 12 2 ... 45 13 14 15 3 46 16 17 18 3 ... El DataFrame se lee desde un archivo csv. Todas …

441 python  pandas  dataframe  permutation  shuffle 

Tengo un marco de datos dfy uso varias columnas para groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() De la manera anterior, casi obtengo la tabla (marco de datos) que necesito. Lo que falta es una columna adicional que contenga el número de filas en cada grupo. En otras palabras, quiero decir, pero también me gustaría …

439 python  pandas  dataframe  group-by  pandas-groupby 

¿Cómo puedo lograr los equivalentes de SQL INy NOT IN? Tengo una lista con los valores requeridos. Aquí está el escenario: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] Mi forma actual de hacer esto es la siguiente: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True}) # …

434 python  pandas  dataframe  sql-function 

Estoy ejecutando un programa que procesa 30,000 archivos similares. Un número aleatorio de ellos se detiene y produce este error ... File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr data = pd.read_csv(filepath, names=fields) File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 400, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 205, in _read return parser.read() File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", …

412 python  pandas  csv  dataframe  unicode 

Me gustaría leer varios archivos csv de un directorio en pandas y concatenarlos en un gran DataFrame. Sin embargo, no he podido resolverlo. Esto es lo que tengo hasta ahora: import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames = glob.glob(path + "/*.csv") dfs = …

404 python  pandas  csv  dataframe  concatenation 

Tengo un marco de datos llamado "newprice" (ver más abajo) y quiero cambiar los nombres de columna en mi programa en R. > newprice Chang. Chang. Chang. 1 100 36 136 2 120 -33 87 3 150 14 164 De hecho, esto es lo que estoy haciendo: names(newprice)[1]<-paste("premium") names(newprice)[2]<-paste("change") names(newprice)[3]<-paste("newprice") …

399 r  dataframe  rename 

Tengo curiosidad por saber por qué df[2]no es compatible, mientras que df.ix[2]y df[2:3]ambos funcionan. In [26]: df.ix[2] Out[26]: A 1.027680 B 1.514210 C -1.466963 D -0.162339 Name: 2000-01-03 00:00:00 In [27]: df[2:3] Out[27]: A B C D 2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339 Esperaría df[2]trabajar de la misma manera df[2:3]para ser …

395 python  pandas  dataframe  indexing