タグ付けされた質問 「series」

9
pandas.to_datetimeを使用する場合は日付部分のみを保持
pandas.to_datetimeデータの日付を解析するために使用します。datetime64[ns]日付はすべて毎日のみですが、パンダはデフォルトで日付を表します。私は日付を変換するエレガント/巧妙な方法があるかどうかを疑問に思うdatetime.dateかdatetime64[D]、私はCSVにデータを書き込む際に、日付がが付加されていない、ように00:00:00。要素ごとに手動で型を変換できることはわかっています。 [dt.to_datetime().date() for dt in df.dates] しかし、私は多くの行を持っているのでこれは本当に遅いです、そしてそれは一種のを使用する目的を無効にしpandas.to_datetimeます。dtype列全体を一度に変換する方法はありますか？またはpandas.to_datetime、毎日のデータを処理しながら時間の部分を取り除くことができるように、精度仕様をサポートしていますか？
201 python  pandas  csv  datetime  series 
6
条件付き置換パンダ
DataFrameがあり、特定の列の値を超える値をゼロに置き換えたい。これはこれを達成する方法だと思っていました： df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0 チャネルを新しいデータフレームにコピーするのは簡単です。 df2 = df.my_channel df2[df2 > 20000] = 0 これは私が望んでいることとまったく同じですが、元のDataFrameの一部としてチャネルで機能していないようです。
11
Python Pandasを使用して日付と時刻の列を組み合わせる
私は次の列を持つパンダのデータフレームを持っています。 Date Time 01-06-2013 23:00:00 02-06-2013 01:00:00 02-06-2013 21:00:00 02-06-2013 22:00:00 02-06-2013 23:00:00 03-06-2013 01:00:00 03-06-2013 21:00:00 03-06-2013 22:00:00 03-06-2013 23:00:00 04-06-2013 01:00:00 data ['Date']とdata ['Time']を組み合わせて以下を取得するにはどうすればよいですか？それを使用してそれを行う方法はありpd.to_datetimeますか？ Date 01-06-2013 23:00:00 02-06-2013 01:00:00 02-06-2013 21:00:00 02-06-2013 22:00:00 02-06-2013 23:00:00 03-06-2013 01:00:00 03-06-2013 21:00:00 03-06-2013 22:00:00 03-06-2013 23:00:00 04-06-2013 01:00:00
6
パンダのデータフレームをシリーズに変換する
私はパンダに少し慣れていません。1行23列のパンダデータフレームがあります。 これをシリーズに変換したいですか？これを行うための最もPython的な方法は何ですか？ 私は試しましたpd.Series(myResults)が、文句を言いValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis with dimension 1ます。数学的にはまだ「ベクトル」であることに気付くほど賢くはありません。 ありがとう！
4
DataFrame内の文字列、ただしdtypeはオブジェクト
選択した列のすべての項目が文字列であるにもかかわらず、明示的に変換した後でも、Pandasがオブジェクトを持っていると教えてくれるのはなぜですか。 これは私のデータフレームです： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991 Data columns (total 7 columns): id 56992 non-null values attr1 56992 non-null values attr2 56992 non-null values attr3 56992 non-null values attr4 56992 non-null values attr5 56992 non-null values attr6 56992 non-null values dtypes: int64(2), object(5) それらの5つですdtype object。これらのオブジェクトを明示的に文字列に変換します。 for c …
96 python  pandas  numpy  types  series 
7
ラベルで選択したパンダは時々シリーズを返し、時々DataFrameを返します
パンダでは、インデックスにエントリが1つしかないラベルを選択するとシリーズが返されますが、エントリが1つ以上あるエントリを選択すると、データフレームが返されます。 何故ですか？常にデータフレームを確実に取得する方法はありますか？ In [1]: import pandas as pd In [2]: df = pd.DataFrame(data=range(5), index=[1, 2, 3, 3, 3]) In [3]: type(df.loc[3]) Out[3]: pandas.core.frame.DataFrame In [4]: type(df.loc[1]) Out[4]: pandas.core.series.Series
6
パンダシリーズをDataFrameに変換する
私はパンダシリーズSFを持っています： email email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0] email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0] email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0] email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0] そして、それを次のDataFrameに変換したいと思います。 index | email | list _____________________________________________ 0 | email1@email.com | [1.0, 0.0, 0.0] 1 | email2@email.com | [2.0, 0.0, 0.0] 2 | email3@email.com …
6
パンダ：カテゴリを数字に変換する
次のような国のデータフレームがあるとします。 cc | temp US | 37.0 CA | 12.0 US | 35.0 AU | 20.0 国を「ワンホットエンコーディング」に変換するpd.get_dummies関数があることを私は知っています。ただし、代わりに取得できるように、代わりにインデックスに変換したいと思いcc_index = [1,2,1,3]ます。 以下に示すように、get_dummiesをnumpywhere句と一緒に使用するよりも高速な方法があると思います。 [np.where(x) for x in df.cc.get_dummies().values] これは、Rで「factors」を使用して行う方がやや簡単なので、パンダにも同様の機能があることを期待しています。
5
HighChartsは凡例からシリーズ名を隠す
私はこの問題を何度か解決しようとし、あきらめます。さて、また彼に会ったとき、助けを求めることにしました。 私は私の伝説のためにこのコードを持っています： legend: { layout: 'vertical', align: 'right', verticalAlign: 'top', x: -10, y: 100, borderWidth: 0, labelFormatter: function() { if(this.name!='Series 1') { return this.name; } else { return 'Legend'; } } } 戻り値を「凡例」から「」に変更すると、テキストは表示されませんが、凡例の上部に「ダッシュ」が表示されます。ラベルフォーマッタ関数を使用しない場合、凡例の最初の行のように「シリーズ1」+「ダッシュ」があります。それらを隠す方法は？ 私のバージョンはHighcharts-2.0.5であることに注意してください これは私の凡例と削除したいダッシュの簡単なビューです。
3
パンダシリーズからNaNを削除
パンダシリーズからNaN値を削除する方法はありますか？一部のNaN値が含まれる場合と含まれない場合があるシリーズがあり、すべてのNaNが削除されたシリーズのコピーを返したいと思います。
81 python  pandas  series 
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.