小编ric*_*hie的帖子

我有一个包含以下列的pandas数据帧;

Date              Time
01-06-2013      23:00:00
02-06-2013      01:00:00
02-06-2013      21:00:00
02-06-2013      22:00:00
02-06-2013      23:00:00
03-06-2013      01:00:00
03-06-2013      21:00:00
03-06-2013      22:00:00
03-06-2013      23:00:00
04-06-2013      01:00:00

如何组合数据['日期']和数据['时间']以获得以下内容？有没有办法使用它pd.to_datetime？

Date
01-06-2013 23:00:00
02-06-2013 01:00:00
02-06-2013 21:00:00
02-06-2013 22:00:00
02-06-2013 23:00:00
03-06-2013 01:00:00
03-06-2013 21:00:00
03-06-2013 22:00:00
03-06-2013 23:00:00
04-06-2013 01:00:00

使用Python Pandas我试图找到具有最大值的'Country'和'Place'.

这将返回最大值:

data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()

但是如何获得相应的"国家"和"地方"名称？

我有以下数据帧:

Year    Country          medal    no of medals
1896    Afghanistan      Gold        5
1896    Afghanistan      Silver      4
1896    Afghanistan      Bronze      3
1896    Algeria          Gold        1
1896    Algeria          Silver      2
1896    Algeria          Bronze      3

我想要这样.

Year    Country      Gold   Silver   Bronze
1896    Afghanistan    5      4         3
1896    Algeria        1      2         3

Stack/Unstack似乎不起作用.

我有一个数据帧列,data['time taken'];

02:08:00
02:05:00
02:55:00
03:42:00
01:12:00
01:46:00
03:22:00
03:36:00

如何以分钟的形式获得输出,如下所示？

128
125
175
222
72
106
202
216

我有两个数据帧;

df1 如;

Name      Role
Jim       Accounts
Sam       Purchase
Rhea      Sales

df2 如;

Name     Date
Jim      1/1/2000
Jim      2/1/2000
Jim      3/1/2000
Sam      1/1/2000
Sam      2/1/2000
Rhea     1/1/2000
Rhea     2/1/2000

我想查找df1并输出为;

    Name     Date          Role
    Jim      1/1/2000      Accounts
    Jim      2/1/2000      Accounts
    Jim      3/1/2000      Accounts
    Sam      1/1/2000      Purchase
    Sam      2/1/2000      Purchase
    Rhea     1/1/2000      Sales
    Rhea     2/1/2000      Sales

我无法弄清楚熊猫的查找功能.

我有一个像这样分组的数据帧;

                      price      quantity   vat
date      brand
20-Jun-13 Reebok         7.0         8    2.2
          Adidas        12.0         3    3.8
          Campus         2.5        38    4.2
          Woodlands     23.0         9    7.2
          Boot           3.2        35    3.3
21-Jun-13 Reebok         7.0         6    2.2
          Adidas        12.0        23    3.8
          Campus         2.5        18    4.2
          Woodlands     23.0        29    7.2
          Boot           3.2        15    3.3
22-Jun-13 Reebok         5.0         2    3.5
          Adidas        10.0         5    2.8
          Campus         2.0        50    3.5
          Woodlands     25.0         4    6.5
          Boot           2.5        10    2.8

如何分组'date'和'brand'乘法'price'并'quantity'计算销售额？

我试过了;

打印 …

Pandas DataFrame可以像这样转换为hdf5文件;

df.to_hdf('test_store.hdf','test',mode='w')

我有一个sqlite db文件,必须转换为hdf5文件然后我会通过pandas使用读取hdf5文件pd.read_hdf.

但首先我如何将python sqlite db转换为hdf5文件？

编辑:

我知道.read_sql在pandas 中使用该方法.但我想首先将db转换为hdf5.

我想用glyphicon-facebook.<i class="glyphicon glyphicon-search">有效,但为什么不起作用<i class="glyphicon-facebook">？并且没有诸如此类的选择'glyphicon glyphicon-facebook'.

我在python sqlite3数据库中有以下信息,该数据库有大约400万条记录.

Term         No of articles      Article Ids
Obama           300            [411,523,534, …. 846]
Gandhi         3900            [23,32,33…..4578]
Mandela        3900            [21,14,56,145 …4536]
George Bush     450            [230,310 … 700]
Tony Blair      350            [225,320 … 800]
Justin Bieber   25             [401 , 420, 690 …. 904]
Lionel Messi    150            [23, 78, …… 570]

'Article Ids'是一个包含id列表的blob(由API返回)

我的任务是从Id列表中为每个术语查找common-id并将它们保存在'relationships.db'中

我如何建立关系,我发现哪些文章一起谈论甘地和曼德拉(交叉文章ID)？

relationships.db应该是这样的;

Term 1              Term 2          No of Common Article Ids    Common Article IDS
Obama               Gandhi                17                    [34,123,25 ...]
Obama               Mandela               43                    [145,111,234,456 ....]
Obama               George Bush           46
Obama …

使用 Excel 中的“查找”公式，是否可以在单元格中查找“a”或“b”（不使用 vba）？

对于前;

A1 = 'West 1'

我试过了，Find(OR("1","2"),A1)但这抛出了一个错误。