Als «dataframe» getaggte Fragen

Ich kann einfach nicht herausfinden, was "==" in der zweiten Zeile bedeutet: - Es ist kein Test, es gibt keine if-Anweisung ... - Es ist keine Variablendeklaration ... Ich habe das noch nie gesehen, die Sache data.ctage==catist eine Pandas-Serie und kein Test ... for cat in data["categ"].unique(): subset = data[data.categ …

8 python  pandas  dataframe  matrix-indexing 

Ich habe Börsendaten für ein einzelnes Wertpapier, die 20 Jahre zurückreichen. Die Daten befinden sich derzeit in einem Pandas DataFrame im folgenden Format: Das Problem ist, dass ich keine Handelsdaten außerhalb der Geschäftszeiten in meinem DataFrame haben möchte. Der betreffende Markt ist von 9:30 bis 16:00 Uhr (09:30 bis 16:00 …

8 python  pandas  numpy  dataframe 

Nehmen wir also an, Sie haben einen Python-Prozess, der Daten in Echtzeit mit ungefähr 500 Zeilen pro Sekunde (dies kann weiter parallelisiert werden, um auf ungefähr 50 ps zu reduzieren) aus einem Warteschlangensystem sammelt und an Folgendes anfügt DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df = pd.DataFrame() while 1: recv = rq.get(block=True) …

8 python-3.x  pandas  dataframe  python-multiprocessing 

Verwenden von Python3 und Cartopy mit folgendem Code: import matplotlib.pyplot as plt import cartopy import cartopy.io.shapereader as shpreader import cartopy.crs as ccrs ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cartopy.feature.LAND) ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN) ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE) ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle='-', alpha=.5) ax.add_feature(cartopy.feature.LAKES, alpha=0.95) ax.add_feature(cartopy.feature.RIVERS) ax.set_extent([-150, 60, -25, 60]) shpfilename = shpreader.natural_earth(resolution='110m', category='cultural', name='admin_0_countries') reader = shpreader.Reader(shpfilename) countries = reader.records() for …

8 python  pandas  numpy  dataframe  cartopy 

Ich habe einen Datenrahmen wie diesen: x = pd.DataFrame({ 'audio': ['audio1', 'audio1', 'audio2', 'audio2', 'audio3', 'audio3'], 'text': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5', 'text6'], 'login': ['operator1', 'operator2', 'operator3', 'operator4', 'operator5', 'operator6'] }) Ich versuche es so zu aggregieren: x1 = x.groupby('audio')['text'].agg( [ ('text1', lambda x : x.iat[0]), ('text2', lambda x : …

8 python  pandas  dataframe