小编Ced*_*olo的帖子

可以说我有以下内容pandas DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1,pd.np.nan,2], "B":[5,6,0]})

看起来像这样:

>>> df
     A  B
0  1.0  5
1  NaN  6
2  2.0  0

第一种选择

我知道一种方法来检查特定值是否NaN为,如下所示:

>>> df.isnull().ix[1,0]
True

第二种选择(不工作)

我认为下面的选项,使用ix,也可以,但它不是:

>>> df.ix[1,0]==pd.np.nan
False

我也尝试iloc过相同的结果:

>>> df.iloc[1,0]==pd.np.nan
False

但是,如果我使用ix或检查这些值iloc:

>>> df.ix[1,0]
nan
>>> df.iloc[1,0]
nan

那么,为什么第二种选择不起作用呢？是否可以NaN使用ix或检查值iloc？

我需要在 Windows 10pickle下安装该软件包Python 3.9。

我尝试过的

当我尝试时pip install pickle得到：

错误：找不到满足pickle要求的版本（来自版本：无）错误：找不到pickle的匹配发行版

然后我尝试使用此问题中建议的解决方案pip install pickle5，但出现以下错误：

错误：需要 Microsoft Visual C++ 14.0 或更高版本。使用“Microsoft C++ 构建工具”获取它：https ://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

然后，我尝试安装错误建议的工具，但再次尝试后收到相同的错误消息pip install pickle5。

问题

pickle在 Windows 10下安装软件包的正确方法是什么Python 3.9？

更新

无需安装pickle模块，因为它已经随Python 3.x. 只需要做import pickle，瞧！

我正在尝试检测连续的跨度,其中相关变量在DataFrame中的某些数据中线性变化.数据中可能存在许多满足此要求的跨度.我使用ransac基于使用RANSAC的鲁棒线性模型估计开始了我的方法.但是,我在使用该示例进行数据时遇到问题.

目的

检测相关变量,其中相关变量在数据内线性变化.要检测的跨度由超过20个连续数据点组成.期望的输出将是放置连续跨度的范围日期.

玩具示例

在下面的玩具示例代码中,我生成随机数据,然后设置数据的两个部分以创建线性变化的连续跨度.然后我尝试将线性回归模型拟合到数据中.我使用的其余代码(这里没有显示)只是使用RANSAC页面的Robust线性模型估计中的其余代码.但是我知道我需要更改剩余的代码才能达到目标.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model, datasets
import numpy as np

## 1. Generate random data for toy sample
times = pd.date_range('2016-08-10', periods=100, freq='15min')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 1)), index=times, columns=["data"])

## 2. Set line1 within random data
date_range1_start = "2016-08-10 08:15"
date_range1_end = "2016-08-10 15:00"
line1 = df.data[date_range1_start:date_range1_end]
value_start1 = 10
values1 = range(value_start1,value_start1+len(line1))
df.data[date_range1_start:date_range1_end] = values1

## 3. …

我想为pandas包含带有数字的列和其他包含字符串作为值的列的DataFrame绘制平行坐标。

问题描述

我有以下测试代码，用于绘制带有数字的平行坐标：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates

df = pd.DataFrame([["line 1",20,30,100],\
    ["line 2",10,40,90],["line 3",10,35,120]],\
    columns=["element","var 1","var 2","var 3"])
parallel_coordinates(df,"element")
plt.show()

最终显示以下图形：

但是，我想尝试的是向我的绘图中添加一些带有字符串的变量。但是当我运行以下代码时：

df2 = pd.DataFrame([["line 1",20,30,100,"N"],\
    ["line 2",10,40,90,"N"],["line 3",10,35,120,"N-1"]],\
    columns=["element","var 1","var 2","var 3","regime"])
parallel_coordinates(df2,"element")
plt.show()

我收到此错误：

ValueError：float() 的无效文字：N

我想这意味着parallel_coordinates函数不接受字符串。

我正在尝试做的示例

我正在尝试做类似这个例子的事情，其中​​种族和性别是字符串而不是数字：

题

有没有办法使用 执行这样的图形pandas parallel_coordinates？如果没有，我怎么能尝试这样的图形？也许与matplotlib？

我必须提到我特别在Python 2.5下寻找 带有 pandas 版本的解决方案0.9.0。

当我从我的项目的裸存储库执行git克隆时,在本地服务器上,我收到以下错误消息:

致命:内存不足,malloc失败(试图分配2251896833字节)警告:克隆成功,但结帐失败.您可以使用'git status'检查已检出的内容,然后使用'git checkout -f HEAD'重试结帐

我尝试~/.gitconfig按照这个问题的答案更新我的文件,关闭git bash,重新启动并重试没有任何结果.

我最终尝试了以下配置,但结果仍然相同:

$ cat .gitconfig
[core]
        packedGitLimit = 1024m
        packedGitWindowSize = 1024m
[pack]
        deltaCacheSize = 1024m
        packSizeLimit = 1024m
        windowMemory = 1024m
[http]
        postBuffer = 157286400

我甚至试过git gc在另一台机器上,但不知道如何将裸存储库也用于垃圾收集.

我在4GB内存git version 2.14.2.windows.1的32 bits机器下使用Windows 7.

如何在git clone上解决这个致命错误？

datetime有没有办法直接获取a 中某个元素的索引DateTimeIndex？

我有以下玩具示例代码，在将其转换DateTimeIndex为list.

import pandas as pd
import datetime

year = 2020
minutesStep = 10
dateTimeStr = "2020-01-01 00:40:00"

datesTimes = pd.date_range(start='1/1/'+str(year), end='1/1/'+str(year+1), freq=str(minutesStep)+'min')
dateTimeObj = datetime.datetime.strptime(dateTimeStr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

l = datesTimes.tolist()
i = l.index(dateTimeObj)
print i
print datesTimes[i]

这输出了预期的内容：

>>> 
4
2020-01-01 00:40:00

不过我想直接从DateTimeIndex. 那可能吗？

我有以下几点：

indyes = tuple(yesSeries.index)
indno = tuple(nodSeries.index)
width = 3

p1 = plt.bar(indyes, yesSeries, label="Example one", color='SkyBlue')
p2 = plt.bar(indno, nodSeries, label="Example two", color='IndianRed')
plt.legend()
plt.xlabel('bar number')
plt.ylabel('bar height')

plt.title('Epic Graph\nAnother Line! Whoa')

plt.show()

它将我的图形绘制为堆积条形图：

当我尝试添加+ width到第二个条形图时，indno + width它们没有堆叠，而是并排，我收到以下错误：TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple。

我已将 Pandas 系列设置为一个元组以提取日期和计数信息。

如何获得两个平行的垂直条形图？

假设我们DataFrame生成了以下和相应的图表：

import pandas as pd
import plotly
from plotly.graph_objs import Scatter

df = pd.DataFrame({"value":[10,7,0,3,8]},
index=pd.to_datetime([
"2015-01-01 00:00",
"2015-01-01 10:00",
"2015-01-01 20:00",
"2015-01-02 22:00",
"2015-01-02 23:00"]))
plotly.offline.plot({"data": [Scatter( x=df.index, y=df["value"] )]})

预期成绩

如果我使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.step(df.index, df["value"],where="post")
plt.show()

我得到如下的步骤图：

题

我怎样才能得到与step函数相同的结果，但offline plotly改为使用？

我有一组带有 Age 列的数据。我想删除所有年龄超过 90 且小于 1856 的行。

这是 df 的负责人：

这是我尝试的：