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python – 使用pandas.read_sql的UnicodeDecodeError
UnicodeDecodeError:'charmap'codeccan'tdecodebyte0x90inposition8:charactermapsto<undefined>我在一个简单的SQL查询中看到了错误：df=pd.read_sql(query,connection)我通常在sql开发人员上尝试了这个查询,它的工作原理非常好..这里真的难以理解如何在read_
python – 如何绘制缺失的时期
我正在尝试绘制时间序列数据,其中某些时段没有数据.数据被加载到数据框中,我正在使用df.plot()绘制它.问题在于,在绘图时,丢失的时段会连接起来,给人的印象是该期间存在价值,而事实并非如此.这是问题的一个例子9月1日至9月08日之间以及9月9日至9月25日之间没有数据,但数据的绘制
python – 如何对一个pandas数据帧的一列进行单热编码？
我正在尝试对数据帧的一列进行单热编码.enc=OneHotEncoder()minitable=enc.fit_transform(df["ids"])但我得到了DeprecationWarning:Passing1darraysasdataisdeprecatedin0.17andwillraiseValueErrorin0.19.这有解决方法吗？解决方法:我想你可以使用g
python – NumPy – 迭代2D列表和打印(行,列)索引
使用NumPy和/或Pandas处理2D列表时遇到困难：>获取所有元素的唯一组合的总和,而无需再次从同一行中选择(下面的数组应该是81种组合).>打印组合中每个元素的行和列.例如：arr=[[1,2,4],[10,3,8],[16,12,13],[14,4,20]](1,3,12,20),Sum=36and(row,col)=[(0,
从OECD API读取数据到python(和pandas)
我正在尝试将数据从OECDAPI(https://data.oecd.org/api/sdmx-json-documentation/)下载到python中.到目前为止,我设法以SDMX-JSON格式下载数据(并将其转换为JSON)：OECD_ROOT_URL="http://stats.oecd.org/SDMX-JSON/data"defmake_OECD_request(dsname,dimensions,params=
Python在数据框列上测试true / false条件并在新列中返回输出
我对Python编码很陌生,所以我试图掌握一些基础知识–任何输入都值得赞赏.我有一个每周日期的列表,并且我试图在日期运行’if’语句,即如果日期数小于7,则创建一个具有因子x的列,或者创建一个因子y–如同下表：weekdaycheckfactor02017-01-088Fa
python – 类型错误：从特定列pandas dataframe中选择子集时,不可用类型’list’
我有一个大约有20列的数据框,我试图通过仅选择一些特定的列来获取数据帧的子集.我的代码行是：df3_query=df3[['ContNUMBER'],['PLNUMBER'],['NAME'],['LOANCOUNT'],['SCOREMINIMUM'],['COUNTPERCENT']]我收到错误了TypeError:unhashabletype:
python – 你能在熊猫中分出日期时间吗？
有没有办法创建表示包含两个日期时间之间的增量的各个月的新列？输出可能是每个新月度列的二进制值.我在想这样的事情(不起作用)：foriin[1,2,3,4,5]:i_name=str(i)values=example['end']-example['start']#Exampleline-needtoexposevalueshere)
python – Statsmodels arima model返回错误
我已经开始学习statsmodels包,无法用arima实现基本的预测.错误是ValueError:Givenapandasobjectandtheindexdoesnotcontaindates我正在尝试这个版本：df=make_df(filename_data)y=[]x=[]#hereIampreparingdaybydaysequenceasthatIhaveinc
python – 如何按照熊猫中的日期范围和类别进行分类？
我有一个数据框,其中包含日期,类别和值.我想绘制每个类别的总和汇总值.例如,我想对3天期间发生的值进行求和,但是对于每个类别单独计算.似乎过于复杂的尝试是importrandomimportdatetimeasdtimportpandasaspdrandom.seed(0)df=pd.DataFrame([[dt.datetime(2000,1,ra
python – 如何在pandas的apply函数中测试nan？
我有一个简单的应用函数,我在一些列上执行.但是,它继续被大熊猫的NaN值绊倒.input_data=np.array([[random.randint(0,9)forxinrange(2)]+['']+['g'],[random.randint(0,9)forxinrange(3)]+['g'],[random.randint(0,9)forxinrange(3)]+['a'],[ra
python – timestamp字符串(Unix时间)到datetime或pandas.Timestamp
从源代码我以JSON格式检索一些数据.我想将这些数据(及时测量)保存为文本文件.我反复想要使用相同的信号源并查看是否有新的测量值,如果是,我想将其添加到其他测量值.我得到的数据如下：{"xyz":[{"unixtime":"1458255600","time":"00:00","day":"18\/03","value":"11&
如何读取多个文件并将它们合并到一个pandas数据框中？
我想读取位于同一目录中的多个文件,然后将它们合并到一个pandas数据框中.如果我这样做,它的工作原理如下：importpandasaspddf1=pd.read_csv("data/12015.csv")df2=pd.read_csv("data/22015.csv")df3=pd.read_csv("data/32015.csv")df=pd.concat([df1,df2,df3]
如何使用datetime加速pandas中lambda的apply方法
我是熊猫的新手.我有一个非常简单的数据框,名为dlf,带有索引,两列有40k行.它被加载如下：d=pd.DataFrame.from_csv(csvsLocation+'name.csv',index_col='ID',infer_datetime_format=True)d['LAST']=pd.to_datetime(d['LAST'],format='%d-%b-%y')
如何计算pandas数据帧中的结果行？
我有pandasDataFrame.我想计算满足条件的行数.数据有800行;data[data[‘cond’]==1]返回343行的帧.我需要在变量中存储行数.我怎样才能做到这一点？解决方法:IIUC,我想你可以做到：a=len(data[data['cond']==1])
python – 如果特定列中的值不是pandas dataframe中的整数,则删除行
如果我有一个数据帧并且想要删除任何行,其中一列中的值不是整数,我该怎么做？另一种方法是,如果值不在0-2的范围内,则删除行,但由于我不知道如何做其中任何一个,我希望有些可能.这是我尝试过的但是它不能确定原因：df=df[(df['entrytype']!=0)|(df['entrytype']!=1)|(df['