小编Dat*_*ede的帖子

我有一个pandas数据框,它有两个datetime64列和一个timedelta64列,它们是两列之间的差异.我正在尝试绘制timedelta列的直方图,以显示两个事件之间的时间差异.

但是,只需使用df['time_delta']结果: TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<m8[ns]') and dtype('float64')

尝试将timedelta列转换为:float--> df2 = df1['time_delta'].astype(float) 结果: TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [float64]

如何创建pandas timedelta数据的直方图？

我有一个看起来像这样的数据框:

data = {'index': ['2014-06-22 10:46:00', '2014-06-24 19:52:00', '2014-06-25 17:02:00', '2014-06-25 17:55:00', '2014-07-02 11:36:00', '2014-07-06 12:40:00', '2014-07-05 12:46:00', '2014-07-27 15:12:00'],
    'type': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C'],
    'sum_col': [1, 2, 3, 1, 1, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['index', 'type', 'sum_col'])
df['index'] = pd.to_datetime(df['index'])
df = df.set_index('index')
df['weekofyear'] = df.index.weekofyear
df['date'] = df.index.date
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])



                     type sum_col weekofyear   date
index               
2014-06-22 10:46:00    A    1       25      2014-06-22
2014-06-24 19:52:00    B    2       26      2014-06-24
2014-06-25 17:02:00    C    3 …

我试图了解python如何将数据从FTP服务器提取到pandas然后将其移动到SQL服务器.我的代码至少可以说是非常简陋的,我正在寻找任何建议或帮助.我试图从FTP服务器首先加载数据工作正常....如果我然后删除此代码并将其更改为从ms sql服务器中选择它是好的所以连接字符串工作,但插入到SQL服务器似乎造成了问题.

import pyodbc
import pandas
from ftplib import FTP
from StringIO import StringIO
import csv

ftp = FTP ('ftp.xyz.com','user','pass' )
ftp.set_pasv(True)
r = StringIO()
ftp.retrbinary('filname.csv', r.write)

pandas.read_table (r.getvalue(), delimiter=',')


connStr = ('DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};SERVER=localhost;DATABASE=TESTFEED;UID=sa;PWD=pass')
conn = pyodbc.connect(connStr)

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO dbo.tblImport(Startdt, Enddt, x,y,z,)" "VALUES                  (x,x,x,x,x,x,x,x,x,x.x,x)")
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
print"Script has successfully run!"

当我删除ftp代码时,它运行完美,但我不明白如何进行下一次跳转以将其转换为Microsoft SQL服务器,或者即使可以在不先保存到文件中也是如此.

我想检查一个系列中的单词是否以系列的strings一个单词结尾ending_strings.

strings = Series(['om', 'foo_nom', 'nom', 'bar_foo', 'foo','blah'])
ending_strings = Series(['nom', 'foo'])
expected_results = Series([False, True, True, True, True, False])

我已经提出了以下代码,但有没有更快或更多的熊猫风格的方式来做到这一点？

from pandas import Series

def ew(v):
    return strings.str.endswith(v) 
result = ending_strings.apply(ew).apply(sum).astype(bool)
result.equals(expected_results)

编辑2
如果有人可以发布架构应该是什么,我会非常高兴!我只需要知道表名和列名!

我正在按照本教程进行操作:

http://www.caktusgroup.com/blog/2014/06/23/scheduling-tasks-celery/

我成功地安装了django-celery.

#settings.py
import djcelery
djcelery.setup_loader()
BROKER_URL = 'django://'

INSTALLED_APPS = (
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'charts',
'social.apps.django_app.default',
'django.contrib.staticfiles',
'djcelery',
'kombu.transport.django',
)

当我跑python manage.py syncdb:

Creating tables ...
Creating table django_admin_log
Creating table auth_permission
Creating table auth_group_permissions
Creating table auth_group
Creating table auth_user_groups
Creating table auth_user_user_permissions
Creating table auth_user
Creating table django_content_type
Creating table django_session
Creating table social_auth_usersocialauth
Creating table social_auth_nonce
Creating table social_auth_association
Creating table social_auth_code
Creating table celery_taskmeta
Creating table celery_tasksetmeta …

使用ReactJS和Material UI,我有一个项目,我在其中更改了主题颜色.

const newTheme = getMuiTheme({
    fontFamily: 'Roboto, sans-serif',
    palette: {
        primary1Color: cyan500,
        primary2Color: cyan700,
        primary3Color: grey400,
        accent1Color: amberA400,
        accent2Color: grey100,
        accent3Color: grey500,
        textColor: darkBlack,
        alternateTextColor: white,
        canvasColor: white,
        borderColor: grey300,
        disabledColor: fade(darkBlack, 0.3),
        pickerHeaderColor: cyan500,
        clockCircleColor: fade(darkBlack, 0.07),
        shadowColor: fullBlack,
    },
});

  // App class
  render() {
    return(
        <MuiThemeProvider muiTheme={newTheme}>
            <Project />
        </MuiThemeProvider>
    )
  }

一切都按预期工作.某些组件(如按钮)可以根据主要道具设置颜色.但是,我有一个使用需要主色的图标的组件.我可以导入颜色并直接设置它:

import React from 'react';
import ActionLock from 'material-ui/svg-icons/action/lock';
import {cyan500} from 'material-ui/styles/colors';

export default class LockIcon extends React.Component {
    render() {
        return(
            <ActionLock …

我有一个包含lat/lon坐标列表的数据框:

d = {'Provider ID': {0: '10001',
  1: '10005',
  2: '10006',
  3: '10007',
  4: '10008',
  5: '10011',
  6: '10012',
  7: '10016',
  8: '10018',
  9: '10019'},
 'latitude': {0: '31.215379379000467',
  1: '34.22133455500045',
  2: '34.795039606000444',
  3: '31.292159523000464',
  4: '31.69311635000048',
  5: '33.595265517000485',
  6: '34.44060759100046',
  7: '33.254429322000476',
  8: '33.50314015000049',
  9: '34.74643089500046'},
 'longitude': {0: ' -85.36146587999968',
  1: ' -86.15937514799964',
  2: ' -87.68507485299966',
  3: ' -86.25539902199966',
  4: ' -86.26549483099967',
  5: ' -86.66531866799966',
  6: ' -85.75726760699968',
  7: ' -86.81407933399964',
  8: ' -86.80242858299965',
  9: ' -87.69893502799965'}}
df = pd.DataFrame(d) …

当我运行下面的行时，数据框中的 NaN 数字不会被修改。使用与 完全相同的参数.to_csv()，我得到了预期的结果。.to_html需要不同的东西吗？

df.to_html('file.html', float_format='{0:.2f}'.format, na_rep="NA_REP")

当我在我拥有的数据框架上创建数据透视表时,传递aggfunc='mean'按预期aggfunc='count'工作,按预期工作,但aggfunc=['mean', 'count']结果如下:AttributeError: 'str' object has no attribute '__name__

这种格式似乎先前有效:Pandas中的多个AggFun

如何创建具有多个功能的数据透视表？

df.to_dict()创建一个嵌套字典，其中标头形成键{column:{index:value}}.

有没有一种简单的方法来创建一个字典，其中索引形成键{index:column:value}}？甚至{index:(column,value)}？

我可以创建字典然后反转它，但我想知道这是否可以一步完成。