Preguntas etiquetadas con pandas

Pandas es una biblioteca de Python para la manipulación y el análisis de datos, por ejemplo, marcos de datos, series de tiempo multidimensionales y conjuntos de datos transversales que se encuentran comúnmente en estadísticas, resultados de ciencias experimentales, econometría o finanzas. Pandas es una de las principales bibliotecas de ciencia de datos en Python.

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Advertencia de usuario de Python Pandas: ordenando porque el eje de no concatenación no está alineado
Estoy practicando un poco de código y aplicando la combinación de marcos de datos mientras hago esto, obteniendo una advertencia del usuario /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py:6201: FutureWarning: Clasificación porque el eje de no concatenación no está alineado. Una versión futura de pandas cambiará para no ordenar de forma predeterminada. Para aceptar el comportamiento …
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Ordenar el marco de datos de Pandas por fecha
Tengo un marco de datos de pandas de la siguiente manera: Symbol Date A 02/20/2015 A 01/15/2016 A 08/21/2015 Quiero ordenarlo Date, pero la columna es solo un object. Intenté convertir la columna en un objeto de fecha, pero encontré un problema en el que ese formato no es el …
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Cómo actualizar dinámicamente un gráfico en un bucle en el cuaderno Ipython (dentro de una celda)
Entorno: Python 2.7, matplotlib 1.3, IPython notebook 1.1, linux, chrome. El código está en una sola celda de entrada, usando--pylab=inline Quiero usar el cuaderno IPython y los pandas para consumir un flujo y actualizar dinámicamente un gráfico cada 5 segundos. Cuando solo uso la declaración de impresión para imprimir los …

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Grupo de pandas por suma acumulativa
Me gustaría agregar una columna de suma acumulativa a mi marco de datos Pandas para que: name | day | no -----|-----------|---- Jack | Monday | 10 Jack | Tuesday | 20 Jack | Tuesday | 10 Jack | Wednesday | 50 Jill | Monday | 40 Jill | Wednesday …
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Pandas Merge - Cómo evitar la duplicación de columnas
Estoy intentando una fusión entre dos marcos de datos. Cada marco de datos tiene dos niveles de índice (fecha, cúspide). En las columnas, algunas columnas coinciden entre las dos (moneda, fecha de ajuste), por ejemplo. ¿Cuál es la mejor manera de fusionarlos por índice, pero no tomar dos copias de …
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Trace diferentes DataFrames en la misma figura
Tengo un archivo de temperatura con registros de temperatura de muchos años, en un formato como el siguiente: 2012-04-12,16:13:09,20.6 2012-04-12,17:13:09,20.9 2012-04-12,18:13:09,20.6 2007-05-12,19:13:09,5.4 2007-05-12,20:13:09,20.6 2007-05-12,20:13:09,20.6 2005-08-11,11:13:09,20.6 2005-08-11,11:13:09,17.5 2005-08-13,07:13:09,20.6 2006-04-13,01:13:09,20.6 Cada año tiene diferentes números, la hora de los registros, por lo que los índices de fecha y hora de pandas son …

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Convertir pandas Series en DataFrame
Tengo una serie de Pandas sf: email email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0] email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0] email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0] email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0] Y me gustaría transformarlo en el siguiente DataFrame: index | email | list _____________________________________________ 0 | email1@email.com | [1.0, …


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Pandas Groupby rango de valores
¿Existe un método fácil en pandas para invocar groupbyen un rango de incrementos de valores? Por ejemplo, dado el siguiente ejemplo, ¿puedo agrupar y agrupar la columna Bcon un 0.155incremento de modo que, por ejemplo, el primer par de grupos en la columna Bse divida en rangos entre '0 - …


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Cargando un archivo con más de una línea de JSON en Pandas
Estoy tratando de leer en un archivo JSON en el marco de datos de Python pandas (0.14.0). Aquí está la primera línea del archivo JSON: {"votes": {"funny": 0, "useful": 0, "cool": 0}, "user_id": "P_Mk0ygOilLJo4_WEvabAA", "review_id": "OeT5kgUOe3vcN7H6ImVmZQ", "stars": 3, "date": "2005-08-26", "text": "This is a pretty typical cafe. The sandwiches and …

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Concatenar cadenas de varias filas usando Pandas groupby
Quiero fusionar varias cadenas en un marco de datos basado en un grupo en Pandas. Este es mi código hasta ahora: import pandas as pd from io import StringIO data = StringIO(""" "name1","hej","2014-11-01" "name1","du","2014-11-02" "name1","aj","2014-12-01" "name1","oj","2014-12-02" "name2","fin","2014-11-01" "name2","katt","2014-11-02" "name2","mycket","2014-12-01" "name2","lite","2014-12-01" """) # load string as stream into dataframe df = …


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