相关疑难解决方法(0)

背景

我刚刚将我的Pandas从0.11升级到0.13.0rc1.现在,该应用程序正在弹出许多新的警告.其中一个是这样的:

E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
  quote_df['TVol']   = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE

我想知道究竟是什么意思？我需要改变什么吗？

如果我坚持使用,我应该如何暂停警告quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE？

给出错误的函数

def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str):
    """decode the webpage and return dataframe"""

    from cStringIO import StringIO

    str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str)

    quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype={'A': object, 'B': object, 'C': np.float64}
    quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime'}, inplace=True)
    quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]
    quote_df['TClose'] = quote_df['TPrice']
    quote_df['RT'] …

如果我有一个类似于这个的数据帧

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis
2        3         nan      1
1        3         7        nan
nan      nan       2        3

我想添加一个这样的列

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis   Fruit Total
2        3         nan      1        6
1        3         7        nan      11
nan      nan       2        3        5

我想你可以使用df['Apples'] + df['Bananas']等等,但我的实际数据帧比这大得多.我希望一个公式df['Fruit Total']=df[-4:-1].sum可以在一行代码中完成这个技巧.然而,这没有奏效.有没有办法在没有明确总结所有列的情况下做到这一点？

我有一个如下所示的数据框:

    a1    b1    c1    a2    b2    c2    a3    ...
x   1.2   1.3   1.2   ...   ...   ...   ...
y   1.4   1.2   ...   ...   ...   ...   ...
z   ...

我想要的是每第n列分组.换句话说,我想要一个包含所有as的数据帧,一个用bs,一个用cs

    a1     a2     a4
x   1.2    ...    ...
y
z

在另一个SO问题中,我看到有可能做到df.iloc[::5,:],例如,获得每个第5个原始数据.我当然可以做到df.iloc[:,::3]c cols但是它不能用于获得a和b.

有任何想法吗？

我有一个这样的 df ：

         column A    column B    column C  .... ColumnZ 
 index
   X        1           4           7              10
   Y        2           5           8              11
   Z        3           6           9              12

对于我的生活，我无法弄清楚如何对每列的行进行求和，以得出求和 df：

         column A    column B    column C  .... ColumnZ 
 index
 total       6           16          25             33

有什么想法吗？

给定一个数据框，如下所示：

x1 x2 x3 x4 x5 x6
1  2  3  4  5  6
3  4  5  6  3  3
1  2  3  6  1  2 

我如何创建一个新的“sum”列，它只添加 x1 + x3 + x4

x1 x2 x3 x4 x5 x6
1  2  3  4  5  6
3  4  5  6  3  3
1  2  3  6  1  2 

在我的实际数据框中，我有大约 100 列，所以有没有办法做到这一点而不必手动编写 x1 + x3 + ... + xn

例如，给定一个列表 [x1, x3, x4.. xn] df['sum'] = sum(df[list]) ？任何帮助表示赞赏，谢谢。

我正在尝试将字典中的元素写入一个文本文件，其中每个键都是一列。目前有我看起来像

import csv
import numpy as np



data1 = np.arange(10)
data2 = np.arange(10)*2
data3 = np.arange(10)*3

writefile = '../Desktop/data.txt'
datadict = {} 

datadict['data1'] = data1
datadict['data2'] = data2
datadict['data3'] = data3


f = open( writefile, 'w' )
fieldnames = ['data1','data2', 'data3']
data = csv.DictWriter(writefile, fieldnames, restval='', extrasaction='ignore', dialect='excel')

f.close()

但这给了我错误“参数1必须具有“写入”方法”。我不确定那是什么意思。我也担心方言=“ excel”，但是我不确定还有什么。最后，我想要一个看起来像这样的文件：

谢谢