我有以下索引的DataFrame与命名列和行不连续数字:
a b c d
2 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273
3 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318
5 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493
我想'e'在现有数据框中添加一个新列,并且不希望更改数据框中的任何内容(即,新列始终与DataFrame具有相同的长度).
0 -0.335485
1 -1.166658
2 -0.385571
dtype: float64
我尝试了不同的版本join,append,merge,但我没有得到我想要的结果,只在最错误.如何e在上面的示例中添加列？
我刚刚将我的Pandas从0.11升级到0.13.0rc1.现在,该应用程序正在弹出许多新的警告.其中一个是这样的:
E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE
我想知道究竟是什么意思？我需要改变什么吗？
如果我坚持使用,我应该如何暂停警告quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE？
def _decode_stock_quote(list_of_150_stk_str):
"""decode the webpage and return dataframe"""
from cStringIO import StringIO
str_of_all = "".join(list_of_150_stk_str)
quote_df = pd.read_csv(StringIO(str_of_all), sep=',', names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefg')) #dtype={'A': object, 'B': object, 'C': np.float64}
quote_df.rename(columns={'A':'STK', 'B':'TOpen', 'C':'TPCLOSE', 'D':'TPrice', 'E':'THigh', 'F':'TLow', 'I':'TVol', 'J':'TAmt', 'e':'TDate', 'f':'TTime'}, inplace=True)
quote_df = quote_df.ix[:,[0,3,2,1,4,5,8,9,30,31]]
quote_df['TClose'] = quote_df['TPrice']
quote_df['RT'] …我一直在头文件的开头看到这样的代码:
#ifndef HEADERFILE_H
#define HEADERFILE_H
并在文件的最后是
#endif
这样做的目的是什么？
有时我想跨多行编辑某个可视文本块.
例如,我会采用如下所示的文本:
name
comment
phone
email
让它像这样扯掉
vendor_name
vendor_comment
vendor_phone
vendor_email
目前,我现在的方式是......
" vendor_"没有引用的a.注意我们不得不放回的额外空间.如果在单词之前至少有一列空格,我不需要缩进.如果我不必清除视觉块,我就不需要空格c.
但是如果我必须清除,那么有没有办法在不创建所需的缩进空格的情况下执行上面执行的操作？
此外为什么用退出了插入模式编辑一次只能工作多行esc了ctrlc？
编辑:
这是一个更复杂的例子
name = models.CharField( max_length = 135 )
comment = models.TextField( blank = True )
phone = models.CharField( max_length = …SQL查询为我提供了一个元组列表,如下所示:
[(elt1, elt2), (elt1, elt2), (elt1, elt2), (elt1, elt2), (elt1, elt2), ...]
我想拥有每个元组的所有第一个元素.现在我用这个:
rows = cur.fetchall()
res_list = []
for row in rows:
res_list += [row[0]]
但我认为可能有更好的语法来做到这一点.你知道更好的方法吗？
我对Pandas在决定数据帧中的选择是原始数据帧的副本还是原始数据的视图时使用的规则感到困惑.
如果我有,例如,
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,8), columns=list('ABCDEFGH'), index=range(1,9))
我明白a query返回一个副本,就像这样
foo = df.query('2 < index <= 5')
foo.loc[:,'E'] = 40
对原始数据帧没有影响df.我也理解标量或命名切片返回一个视图,以便分配给这些,例如
df.iloc[3] = 70
要么
df.ix[1,'B':'E'] = 222
会改变df.但是当谈到更复杂的案件时,我迷失了方向.例如,
df[df.C <= df.B] = 7654321
变化df,但是
df[df.C <= df.B].ix[:,'B':'E']
才不是.
是否有一个简单的规则,熊猫正在使用,我只是缺少？在这些特定情况下发生了什么; 特别是,如何更改满足特定查询的数据帧中的所有值(或值的子集)(正如我在上一个示例中尝试做的那样)？
注意:这与此问题不同 ; 我已经阅读了文档,但没有得到它的启发.我还阅读了关于这个主题的"相关"问题,但我仍然缺少Pandas正在使用的简单规则,以及我如何应用它 - 例如 - 修改值(或值的子集)在满足特定查询的数据框中.
我有关于HDF5性能和并发性的以下问题:
参考文献:
我想知道为什么一个类__dict__是一个类mappingproxy,但实例__dict__只是一个简单的例子dict
>>> class A:
... pass
>>> a = A()
>>> type(a.__dict__)
<class 'dict'>
>>> type(A.__dict__)
<class 'mappingproxy'>
我在for循环中访问一系列Excel文件.然后我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧.我无法弄清楚如何将这些数据帧附加到一起,然后将数据帧(现在包含来自所有文件的数据)保存为新的Excel文件.
这是我试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel("appended.xlsx")
谢谢!
如何将数据帧的给定列的每个元素与标量相乘？(我试过看SO,但似乎找不到合适的解决方案)
做类似的事情:
df['quantity'] *= -1 # trying to multiply each row's quantity column with -1
给我一个警告:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
注意:如果可能的话,我不想迭代数据帧并执行类似的操作...因为我认为整个列上的任何标准数学运算都应该可以不必编写循环:
for idx, row in df.iterrows():
df.loc[idx, 'quantity'] *= -1
编辑:
我正在跑0.16.2熊猫
完整的痕迹:
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the the …