相关疑难解决方法(0)

我从这里的pandas DataFrame文档开始:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html

我想迭代地使用时间序列计算中的值填充DataFrame.基本上,我想用列A,B和时间戳行初始化DataFrame,全部为0或全部为NaN.

然后,我会添加初始值并检查此数据,计算前一行中的新行,row[A][t] = row[A][t-1]+1或者说左右.

我目前正在使用下面的代码,但我觉得它有点难看,必须有一种方法可以直接使用DataFrame,或者只是更好的方式.注意:我使用的是Python 2.7.

import datetime as dt
import pandas as pd
import scipy as s

if __name__ == '__main__':
    base = dt.datetime.today().date()
    dates = [ base - dt.timedelta(days=x) for x in range(0,10) ]
    dates.sort()

    valdict = {}
    symbols = ['A','B', 'C']
    for symb in symbols:
        valdict[symb] = pd.Series( s.zeros( len(dates)), dates )

    for thedate in dates:
        if thedate > dates[0]:
            for symb in valdict:
                valdict[symb][thedate] = 1+valdict[symb][thedate - dt.timedelta(days=1)]

    print valdict

在pandas库中很多次都有一个选项来更改对象,例如使用以下语句...

df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)

我很好奇返回的内容以及inplace=True传递对象时的处理方式inplace=False.

正在修改的所有操作self时inplace=True？什么时候inplace=False立即创建一个新对象new_df = self,然后new_df返回？