小编dar*_*dog的帖子

以下标准给出了布尔真假结果(梳子是一个超过1,000列的数据帧,我选择的列数超过4000.

criteria = comb.ix[:,'c_0327':].count()>4000

我想用它来选择True列到新的Dataframe.
以下只给出了"Unalignable boolean Series key"

comb.loc[criteria,]

我也尝试过:

comb.ix[:, comb.ix[:,'c_0327':].count()>4000] 

类似于这个问题回答数据框布尔选择沿列而不是行, 但这给了我同样的错误:"提供了不可对齐的布尔系列键"

comb.ix[:,'c_0327':].count()>4000

收益率:

c_0327    False
c_0328    False
c_0329    False
c_0330    False
c_0331    False
c_0332    False
c_0333    False
c_0334    False
c_0335    False
c_0336    False
c_0337     True
c_0338    False
.....

我已经弄清楚如何抑制大型代码块出现在最终的NB转换(PDF)输出中.

通过将LaTex命令放在"我希望在最终输出中不需要的代码之前的原始单元格"中

\iffalse

最后跟着这个原始单元格

\fi

但是,当我需要显示数字等时,仍然留下一些丑陋的代码,而笔记本的基本目的是显示带有结果的代码,有时对于非技术用户,我们只需要输出..任何想法？

如果有人受到启发,有点相关..任何方式在markdown单元格中包含python变量,这样可以得到带有计算结果的动态文本？对不起第二个问题,但我不确定是否因为一些奇怪的原因而单独询问这个问题.

给定Pandas数据帧如下:

dates = pd.date_range('20130101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6),index=dates,columns=list('A'))

                  A
2013-01-01   0.847528
2013-01-02   0.204139
2013-01-03   0.888526
2013-01-04   0.769775
2013-01-05   0.175165
2013-01-06  -1.564826

我想在索引中添加15天.这不起作用>

#from pandas.tseries.offsets import *
df.index+relativedelta(days=15)
#df.index + DateOffset(days=5)

TypeError: relativedelta(days=+15)

我似乎无法用索引做任何事情......

给定DataFrame这样的:

             LIST_PRICE      SOLD_PRICE
MOYRLD      
1999-03-31   317062.500000   314800
1999-06-30   320900.000000   307100
1999-09-30   400616.666667   366160
1999-12-31   359900.000000   NaN
2000-03-31   359785.714286   330750

使用代码:

import matplotlib.dates as mdates
ax3=df5.plot()
ax3.set_ylim(100000,600000)
ax3.set_title('Heatherwood-Quarterly')

我生成一个类似的情节:

我无法弄清楚如何让轴附加注释？这个示例在Matplotlib中的Annotate Time Series图非常接近,但我不知道如何从DataFrame？指定x和y轴？

所以应该接近:

ax3.annotate('Test', (mdates.date2num(x[1]), y[1]), xytext=(15, 15), 
            textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>'))

fig.autofmt_xdate()
plt.show()

但是我用什么代替x[1]和y[1]取得轴？我试过['MORLD'][1]和['SOLD_PRICE'][1],得到了 index out of range...

使用:

newdf3.pivot_table(rows=['Quradate'],aggfunc=np.mean)

产量:

           Alabama_exp  Credit_exp  Inventory_exp   National_exp    Price_exp   Sales_exp
Quradate                        
2010-01-15   0.568003    0.404481    0.488601    0.483097    0.431211    0.570755
2010-04-15   0.543620    0.385417    0.455078    0.468750    0.408203    0.564453

我想把十进制数字四舍五入到两位数乘以100,例如.568003应该是57在摆弄它一段时间无济于事; 试过这个

newdf3.pivot_table(rows=['Quradate'],aggfunc=np.mean).apply(round(2)) #and got:
TypeError: ("'float' object is not callable", u'occurred at index Alabama_exp')

尝试了其他一些方法无济于事,大多数抱怨该项目不是浮点数......我看到Pandas系列对象有一个圆形方法,但DF不尝试使用df.apply但它抱怨浮动问题.

我正在使用以下内容从数据帧梳中选择特定的列,我想将其添加到新的数据帧中.个人选择工作正常EG:comb.ix [:,0:1],但是当我尝试使用+组合它们时我得到一个不好的结果第一个选择([:,0:1])卡在最后当出现在行的末尾时,数据帧和原始col 1中包含的值被擦除.获得我想要的列的正确方法是什么？(我会包含样本数据,但正如您所看到的,列数太多......这就是我尝试这样做的原因)

comb.ix[:,0:1]+comb.ix[:,17:342]

这里发生了什么？我需要生成一个月初日期的数据框,(1-1-2014到12-1-2014)fwiw我在其他地方使用fcast_year变量,我需要月底,因此做日期数学

from pandas.tseries.offsets import *
fcast_yr=pd.to_datetime('2014-12-31')
x=(fcast_yr + pd.DateOffset(days= -30)) # to set x to 2014-12-01
d=pd.date_range((x +pd.DateOffset(months=-10)), periods=12, freq='MS') #"MS" means start of month!!
print d.values

给出这些月末价值......哇!!

['2014-01-31T18:00:00.000000000-0600' '2014-02-28T18:00:00.000000000-0600'
 '2014-03-31T19:00:00.000000000-0500' '2014-04-30T19:00:00.000000000-0500'
 '2014-05-31T19:00:00.000000000-0500' '2014-06-30T19:00:00.000000000-0500'
 '2014-07-31T19:00:00.000000000-0500' '2014-08-31T19:00:00.000000000-0500'
 '2014-09-30T19:00:00.000000000-0500' '2014-10-31T19:00:00.000000000-0500'
 '2014-11-30T18:00:00.000000000-0600' '2014-12-31T18:00:00.000000000-0600']

使用13.0 pf Pandas

我已经得到了一些笔记本电脑并继续使用DataLab.出于各种原因,我想从我的机器上的本地Jupyter笔记本访问相同的数据.

这个问题提出了一些方法,到目前为止我无法工作.

特别是Gcloud库:

from gcloud import bigquery
client = bigquery.Client()

给我一个堆栈跟踪其最后一行:

ContextualVersionConflict: (protobuf 2.6.1 (/usr/local/lib/python2.7/dist-packages), Requirement.parse('protobuf!=3.0.0.b2.post1,>=3.0.0b2'), set(['gcloud']))

熊猫图书馆看起来很有希望:

df=pd.io.gbq.read_gbq('SELECT CCS_Category_ICD9, Gender, Admit_Month FROM [xxxxxxxx-xxxxx:xxxx_100MB_newform.xxxxxx_100MB_newform]ORDER by CCS_Category_ICD9',
                 project_id='xxxxxxxx-xxxxx')

还给我一个堆栈跟踪:

IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/httplib2-0.9.1.dist-info/METADATA'

也许我在Pandas方法上有一个auth问题,虽然我的浏览器目前正在对该项目进行验证？还是我错过了依赖？

任何建议或指导赞赏..

从本地Jupyter笔记本中访问A BigQuery数据源的最佳方法是什么？

我一直在探索实现响应式设计的工具和技术.

我喜欢320及以上的响应式移动第一种方法,它说它使用html5样板.

对于整体编辑,控制和功能Compass/Sass似乎有很多东西可以提供.

• 目前尚不清楚Compass中是否包含HTML5样板？
• 看起来Compass有它自己的类似功能吗？
• Susy声称合并了320&up,它说它使用HTML5样板.
• 我很困惑html5样板与Compass设施共存？我需要选择吗？
• 这里考虑的最佳堆栈是什么？
• 是否有提供完整堆栈的罗盘插件？

我现在知道我可以通过将它们嵌入到一个绘图空间中来输出来自IPython pandas的多个图表,这些绘图空间将出现在笔记本中的单个输出单元格中.

我可以用Pandas HTML Tables做类似的事情吗？

我从电子表格中的多个选项卡(大约15-20)获取数据,并通过一组回归运行它们,我想一起显示结果,也许是2个..但是因为显示表的功能只显示一,最后一个,不知道如何接近.想法？

我甚至乐意在连续的输出单元格中显示..也不确定如何做到这一点但是我想我可以做一些非常脏的事情在一个单独的单元格中调用每个(电子表格)选项卡..呃......我...我在IPython 2.0 dev和Pandas 13上