我有一个MultiIndex数据帧看起来像,这只是局部的. 2007年至2015年的年度范围与每年相同的地方. Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct \ Year Place 2007 Johore
我尝试更改多索引DataFrame的时区但是我得到一个冻结列表错误. 有人知道怎么办吗？ >>> array = [('s001', d) for d in pd.date_range(start='01/01/2014', end='01/01/2015', freq='H')] + [('s002', d) for d in pd.date_range(start='01
虽然这可能听起来像统计问题,但请耐心等待. 我在不同采样位置采集的水样中有几种钙浓度.每月,每年,每隔一年在一些车站对水进行重新采样. 我想用Lindsey和Rupert(http://pubs.usgs.gov/sir/2012/5049/)进行的Wilcoxon-Pratt符号秩检验来测量各组站点钙浓度的年度和年代际变化.为了
我从0.13.1移动到pandas版本0.17,我在切片时遇到了一些新的错误. >>> df date int data 0 2014-01-01 0 0 1 2014-01-02 1 -1 2 2014-01-03 2 -2 3 2014-01-04 3 -3 4 2014-01-05 4 -4 5 2014-01-06 5 -5 >>> df.set_ind
我有一个带有多索引的数据框.我想在满足第一个索引的某些条件时更改第二个索引的值. 我在这里发现了一个类似(但不同)的问题：Replace a value in MultiIndex (pandas)这没有回答我的观点,因为那是关于改变单行,并且解决方案也传递了第一个索引的值(不需要更改).在我的情况下,我正在
我有一个像这样的多索引数据框： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'ind1': list('aaaaaaaaabbbbbbbbb'), 'ind2': list('cccdddeeecccdddeee'), 'ind3': list(range
我有一个数据帧： index = pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['A', 'B'], ['One', 'Two']]) df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(2, 8), columns=index) df 如何在不知道列有多少级别的情况下堆叠MultiIndex的所有级别. 我希望结果看
尝试通过切断多索引并设置列’Z’条件值来设置col’X’值.我可以很容易地设置col’X’值,但是我在试图找出条件时遇到困难. import pandas as pd FOOBAR = (['foo','foo','foo','foo','bar','bar','bar','bar']) NUM1 = ([5,5,6,6,8,8,5,5]) N
我有一个Pandas数据框,它是MultiIndexed.第二级包含一年([2014,2015]),第三级包含月份数([1,2,…,12]).我想将这两者合并为一个单一的级别,如 – [1/2014,2/2014 …,2015年6月].怎么可以这样做？ 我是熊猫的新手.搜索了很多,但找不到任何类似的问题/解决方案. 编辑：我找到了一种方法
鉴于我有这个多索引数据帧： >>> import pandas as p >>> import numpy as np ... >>> arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo']), ... np.array(['one&
我一直在努力解决分组,组合和转换的问题.我目前的解决方案是： df = df.groupby(level='lvl_2').transform(lambda x: x[0]/x[1]) 但这并没有解决我问题的某些部分. 假设代码如下： import pandas as pd import numpy as np import datetime today = datetime.date.today() today_1
我不太确定多索引是如何工作的,所以我可能只是想在这里做错事.如果我有一个数据框 Value A B 1 1 5.67 1 2 6.87 1 3 7.23 2 1 8.67 2 2 9.87 2 3 10.23 如果我想访问B = 2的元素,我该怎么做？ df.ix [2]给了我A = 2.为了得到一个特定的
这是我的数据框： iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two', 'three', 'four']] mindex = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second
我是Python和Pandas的新手. 我正在尝试构建一个数据帧,然后用值填充它. 我构建了我的数据帧 from pandas import * ageMin = 21 ageMax = 31 ageStep = 2 bins_sumins = [0, 10000, 20000] bins_age = list(range(ageMin, ageMax, ageStep)) indeks_sex = ['M', 'F'] indeks_age
