《pandas》专题

问题内容： 我正在和熊猫一起工作，但是我没有太多经验。我有以下DataFrame： 而且我需要计算前11行的累积总和。如果先前的数量少于11，则将剩余的数量假定为0。 我试过了： 但是，这并没有实现我想要的，但是这正在旋转累积总和的结果。我该如何实现？ 问题答案： 呼叫与和和：

问题内容： 熊猫和numpy之间的标准差有所不同。为什么以及哪一个是正确的？（相对差异为3.5％，不应四舍五入，我认为这是很高的）。 例 我使用以下版本： 熊猫：‘0.14.0’numpy：‘1.8.1’ 问题答案： 简而言之，都不是“不正确的”。熊猫使用无偏估计量（在分母中），而默认情况下Numpy不使用。 要使它们的行为相同，请传递至。 有关更多讨论，请参见 有人可以解释偏差/无偏差的总体/样

问题内容： 我正在寻找编写一个快速脚本，该脚本将通过具有两列的csv文件运行，并为我提供行，其中B列中的值从一个值切换为另一个： 例如： 数据框： 会告诉我更改发生在第2行和第3行之间。我知道如何使用for循环获取这些值，但我希望有解决此问题的更Python方式。 问题答案： 您可以为差异创建一个新列 这将是您所需的行

问题内容： 我有一个重复的行的DataFrame。我想获得一个具有唯一索引且没有重复项的DataFrame。可以丢弃重复的值。这可能吗？做完了吗？ 问题答案： In [29]: df.drop_duplicates() Out[29]: b c 1 2 3 3 4 0 7 5 9

问题内容： 我正在尝试运行我认为简单的代码来消除所有NaN的任何列，但无法使其正常工作（消除行时效果很好）： 完整错误： 预期产量： 问题答案： 您需要，因为按列过滤： 或过滤列，然后按： 或使用参数删除仅由s填充的所有列：

问题内容： 我有数据框： df 如何删除列名，并从该数据帧？一种方法是将其写入csv文件，然后在指定header = None的情况下读取它。有没有一种方法，而无需写到csv并重新读取？ 问题答案： 我认为你不能删除列名，只能通过重新设置有： 这与使用和相同： 下一个解决方案：

问题内容： 所以我有一个pandas DataFrame看起来像这样： 我希望按位置过滤掉所有不会出现至少20次的行。我看过这样的东西 但这似乎不起作用，而且我不了解如何从中获取原始数据框。先谢谢您的帮助。 问题答案： 在您的有限数据集上，以下工作： 您可以分配此过滤器的结果，并将其用于过滤orig df： 您只需要更改为您的情况 另一种方法是用于创建聚合系列，然后我们可以使用它来过滤您的df：

问题内容： 这是我的问题，我有一个像这样的数据框： 我只想计算整个数据帧的平均值，因为以下方法不起作用： 然后我想出了： 但是，此技巧不适用于计算标准偏差。我最后的尝试是： 除了在后一种情况下，它使用了numpy中的mean（）和std（）函数。这不是平均值的问题，而是std的问题，因为pandas函数默认使用，而不是numpy的where 。 问题答案： 您可以将数据框转换为单列（将形状从5x3

问题内容： df =DataFrame({‘a’:[1,2,3,4],’b’:[2,4,6,8]}) >>> df[‘x’]=df.a + df.b >>> df[‘y’]=df.a - df.b >>> df a b x y 0 1 2 3 -1 1 2 4 6 -2 2 3 6 9 -3 3 4 8 12 -4 现在，我想重新排列列顺序，按如下方式使“ x”，“ y”列成为第一列和第二列： 但

问题内容： 我注意到这已经是GitHub上的问题。有没有人有任何代码可以将Pandas DataFrame转换为Orange Table？ 明确地说，我有下表。 问题答案： Orange包的文档并未涵盖所有详细信息。仅适用于并根据。 他们确实应该为或至少提供C级界面。 更新 ：通过使用numpy的int和float ，添加，性能大大提高。 将这段脚本保存在橙色python脚本集合中，现在在橙色环境

问题内容： 我如何使用pandas读取.csv文件（无标题），并且只希望使用列的子集（比如说20列中的第4和第7列）？我似乎无法做 问题答案： 为了读取其中没有标题的csv，仅对于某些列，您需要传递params以及第4列和第7列： 查看文档

问题内容： 假设我有以下数据框 第一列是日期时间对象，第二列是整数。我想要的是为每行最后五分钟计算列“ A”的总和。 作为该行的示例 ，列“ A”的总和为2（1 + 1），而行的列“ A”的总和为7（2 + 1 + 4）。重要的是时间窗口（5分钟）的过去行数对于每一行都是不同的（因为时间序列是不规则的）。 如何在pandas中使用rolling_sum方法获取列“ A”的最后五分钟总和？提前致谢。

问题内容： 我有一个包含经纬度坐标列表的数据框： 我的目标是使用Haversine函数找出KM中每个项目之间的距离： 我的目标是得到一个看起来像result_df的数据框，其中的值是每个提供程序ID之间的距离： 我可以循环执行此操作，但是速度非常慢。我正在寻找一些帮助将其转换为向量化方法： 问题答案： 为了矢量化此代码，您将需要对完整的数据框进行操作，而不要对单个经纬度进行操作。我对此做了尝试。我

问题内容： 如果我有一个带有列的数据框，并且想根据在伪代码中使用它的值来创建列： 我将如何实现？我认为这是最好的方法，但是不确定如何正确编码。 问题答案： 一种简单的方法是先分配默认值，然后执行两次调用： 如果您想使用，则可以使用嵌套： 因此，这里我们定义第一个条件为x小于-2，返回1，然后有另一个条件测试另一个条件，其中x大于2并返回-1，否则返回0 时机 因此，对于此样本数据集，该方法的速度是

本文向大家介绍详解Python数据分析--Pandas知识点，包括了详解Python数据分析--Pandas知识点的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 2. 缺失值的处理 缺失值是数据中因缺少信息而造