Als «pandas» getaggte Fragen

Pandas ist eine Python-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse, z. B. Datenrahmen, mehrdimensionale Zeitreihen und Querschnittsdatensätze, die häufig in Statistiken, experimentellen wissenschaftlichen Ergebnissen, Ökonometrie oder Finanzen verwendet werden. Pandas ist eine der wichtigsten Data Science-Bibliotheken in Python.

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Wie werden Pandas DataFrame von Floats mithilfe einer Formatzeichenfolge für Spalten angezeigt?
Ich möchte einen Pandas-Datenrahmen mit einem bestimmten Format unter Verwendung von print()und IPython anzeigen display(). Beispielsweise: df = pd.DataFrame([123.4567, 234.5678, 345.6789, 456.7890], index=['foo','bar','baz','quux'], columns=['cost']) print df cost foo 123.4567 bar 234.5678 baz 345.6789 quux 456.7890 Ich möchte das irgendwie zum Drucken zwingen cost foo $123.46 bar $234.57 baz $345.68 quux …
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Formatieren / Unterdrücken der wissenschaftlichen Notation aus den Ergebnissen der Python Pandas-Aggregation
Wie kann man das Format für die Ausgabe einer Groupby-Operation in Pandas ändern, die eine wissenschaftliche Notation für sehr große Zahlen erzeugt? Ich weiß, wie man Zeichenfolgen in Python formatiert, aber ich bin ratlos, wenn es darum geht, sie hier anzuwenden. df1.groupby('dept')['data1'].sum() dept value1 1.192433e+08 value2 1.293066e+08 value3 1.077142e+08 Dies …
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Warum wurden Pandas 2012 in Python schneller zusammengeführt als data.table in R?
Ich bin kürzlich auf die Pandas- Bibliothek für Python gestoßen, die laut diesem Benchmark sehr schnelle In-Memory-Zusammenführungen durchführt. Es ist sogar schneller als das data.table- Paket in R (meine bevorzugte Sprache für die Analyse). Warum ist pandasso viel schneller als data.table? Liegt es an einem inhärenten Geschwindigkeitsvorteil, den Python gegenüber …
160 python  r  join  data.table  pandas 
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NumPy oder Pandas: Behalten Sie den Array-Typ als Ganzzahl bei, während Sie einen NaN-Wert haben
Gibt es eine bevorzugte Möglichkeit, den Datentyp eines numpyArrays als int( int64oder was auch immer) festzuhalten, während ein Element weiterhin als aufgeführt ist numpy.NaN? Insbesondere konvertiere ich eine interne Datenstruktur in einen Pandas DataFrame. In unserer Struktur haben wir Spalten vom Typ Integer, die noch NaNs haben (aber der d-Typ …
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Führen Sie zwei Datenrahmen nach Index zusammen
Hallo, ich habe die folgenden Datenrahmen: > df1 id begin conditional confidence discoveryTechnique 0 278 56 false 0.0 1 1 421 18 false 0.0 1 > df2 concept 0 A 1 B Wie füge ich die Indizes zusammen, um Folgendes zu erhalten: id begin conditional confidence discoveryTechnique concept 0 278 …
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Zufällige Zeilenauswahl im Pandas-Datenrahmen
Gibt es eine Möglichkeit, zufällige Zeilen aus einem DataFrame in Pandas auszuwählen? In R gibt es unter Verwendung des Fahrzeugpakets eine nützliche Funktion, some(x, n)die dem Kopf ähnlich ist, in diesem Beispiel jedoch 10 zufällige Zeilen aus x auswählt. Ich habe mir auch die Schnittdokumentation angesehen und es scheint nichts …
159 python  pandas 
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Laden Sie Daten von txt mit Pandas
Ich lade eine txt-Datei, die eine Mischung aus Float- und String-Daten enthält. Ich möchte sie in einem Array speichern, in dem ich auf jedes Element zugreifen kann. Jetzt mache ich es einfach import pandas as pd data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None) print data Dies ist die Struktur der Eingabedatei …
159 python  io  pandas 
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Löschen Sie alle doppelten Zeilen in Python Pandas
Die pandas drop_duplicatesFunktion eignet sich hervorragend zum "Eindeutigen" eines Datenrahmens. Eines der zu übergebenden Schlüsselwortargumente ist jedoch take_last=Trueoder take_last=False, während ich alle Zeilen löschen möchte, die Duplikate in einer Teilmenge von Spalten sind. Ist das möglich? A B C 0 foo 0 A 1 foo 1 A 2 foo 1 …
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Fortschrittsanzeige während Pandas-Operationen
Ich führe regelmäßig Pandas-Operationen an Datenrahmen mit mehr als 15 Millionen Zeilen durch und würde gerne Zugriff auf eine Fortschrittsanzeige für bestimmte Operationen haben. Gibt es eine textbasierte Fortschrittsanzeige für Pandas Split-Apply-Combine-Operationen? Zum Beispiel in so etwas wie: df_users.groupby(['userID', 'requestDate']).apply(feature_rollup) Dabei feature_rolluphandelt es sich um eine etwas komplizierte Funktion, die …
157 python  pandas  ipython 
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