圣诞节快乐.我仍然是Python和熊猫的新手所以非常感谢帮助.
我试图读取netCDF文件,我可以做,然后将其导入到Pandas Dataframe中.netcDF文件是2D的,所以我只想"转储它".我已经尝试过DataFrame方法,但它无法识别该对象.大概我需要将netCDF对象转换为2D numpy数组？再次感谢有关最佳方法的任何想法.祝福杰森
我是Python和Pandas的新手,但我有一个包含多列的CSV文件,我已经读入了数据帧.我想绘制x = Index和y ='data'的散点图.索引是数据帧的索引并且是日期.谢谢堆积杰森
我想在Pandas ByGroup中应用scipy.stats.linregress.我查看了文档,但我能看到的是如何将某些内容应用于单个列
grouped.agg(np.sum)
或类似的功能
grouped.agg('D' : lambda x: np.std(x, ddof=1))
但是如何应用具有两个输入X和Y的linregress？
它总是让我觉得容易的东西.我试图计算按月和年分组的Dataframe中某些变量的非空值的数量.所以我可以做到这一点很好
counts_by_month=df[variable1, variable2].groupby([lambda x: x.year,lambda x: x.month]).count()
但我真的想知道每组中有多少这些值是NaN.所以我想计算每个变量中的Nans,以便我可以计算每组中缺失的百分比数据.我找不到这样做的功能.或者我可以通过计算组中的总项目来达到同样的目的.然后NaNs将是Total - 'Non-Null values'
我一直试图找出我是否可以以某种方式计算索引值但我无法这样做.对此的任何帮助都非常感谢.祝福杰森
我想使用三次样条填充我的DataFrame中的列中的空白.如果我要导出到列表,那么我可以使用numpy的interp1d函数并将其应用于缺失值.
有没有办法在熊猫里面使用这个功能？