Tengo dos marcos de datos de pandas: from pandas import DataFrame df1 = DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]}) df2 = DataFrame({'col3':[5,6]}) ¿Cuál es la mejor práctica para obtener su producto cartesiano (por supuesto, sin escribirlo explícitamente como yo)? #df1, df2 cartesian...
Tengo un marco de datos en pandas con columnas de datos int y str mixtas. Quiero concatenar primero las columnas dentro del marco de datos. Para hacer eso, tengo que convertir una intcolumna a str. Intenté hacer lo siguiente: mtrx['X.3'] = mtrx.to_string(columns = ['X.3']) o mtrx['X.3'] =...
Así que inicialicé un DataFrame de pandas vacío y me gustaría agregar listas (o Series) iterativamente como filas en este DataFrame. Cual es la mejor manera de hacer
Estoy tratando de reprogramar mi código Stata en Python para mejorar la velocidad, y me señalaron en la dirección de PANDAS. Sin embargo, estoy teniendo dificultades para entender cómo procesar los datos. Digamos que quiero iterar sobre todos los valores en el encabezado de columna 'ID'. Si ese ID...
Este tema no se ha abordado en un tiempo, aquí o en otro lugar. ¿Existe una solución para convertir un SQLAlchemy <Query object>en un DataFrame de pandas? Pandas tiene la capacidad de usar, pandas.read_sqlpero esto requiere el uso de SQL sin formato. Tengo dos razones para querer evitarlo:...
Tengo un marco de datos en pandas y estoy tratando de averiguar cuáles son los tipos de sus valores. No estoy seguro de cuál es el tipo de columna 'Test'. Sin embargo, cuando corro myFrame['Test'].dtype, obtengo; dtype('O') ¿Qué significa
¿Cómo convierto datos de un objeto Bunch de Scikit-learn a un Pandas DataFrame? from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() print(type(data)) data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish
Tengo un DataFrame con un MultiIndex creado después de algunas agrupaciones: import numpy as np import pandas as p from numpy.random import randn df = p.DataFrame({ 'A' : ['a1', 'a1', 'a2', 'a3'] , 'B' : ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] , 'Vals' : randn(4) }).groupby(['A',
Tengo un marco de datos de pandas con los siguientes nombres de columna: Resultado1, Prueba1, Resultado2, Prueba2, Resultado3, Prueba3, etc ... Quiero eliminar todas las columnas cuyo nombre contenga la palabra "Prueba". El número de tales columnas no es estático sino que depende de una función...
¿Los forbucles son realmente "malos"? De no ser así, ¿en qué situaciones serían mejores que utilizar un enfoque "vectorizado" más convencional? 1 Estoy familiarizado con el concepto de "vectorización" y cómo los pandas emplean técnicas vectorizadas para acelerar el cálculo. Las funciones...
Estoy usando marcos de datos de Pandas. Tengo un marco de datos inicial, digamos D. Extraigo dos marcos de datos de esta manera: A = D[D.label == k] B = D[D.label != k] luego cambio la etiqueta AyB A.label = 1 B.label = -1 Quiero combinar A y B para poder tenerlos como un marco de datos, algo...
Se me pide que genere algunos informes de Excel. Actualmente estoy usando pandas bastante para mis datos, así que, naturalmente, me gustaría usar el método pandas.ExcelWriter para generar estos informes. Sin embargo, los anchos de columna fijos son un problema. El código que tengo hasta ahora...
Tengo un marco de datos df: 20060930 10.103 NaN 10.103 7.981 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070331 3.196 NaN 3.196 2.710 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459 Luego quiero seleccionar filas con ciertos números de secuencia que se indican en una lista, supongamos que aquí está [1,3], luego a la...
Tengo una lista 'abc' y un marco de datos 'df': abc = ['foo', 'bar'] df = A B 0 12 NaN 1 23 NaN Quiero insertar la lista en la celda 1B, así que quiero este resultado: A B 0 12 NaN 1 23 ['foo', 'bar'] ¿Cómo puedo hacer eso? 1) Si uso esto: df.ix[1,'B'] = abc Recibo el siguiente mensaje...
A partir de agosto de 2017, Pandas DataFame.apply () lamentablemente todavía está limitado a trabajar con un solo núcleo, lo que significa que una máquina de múltiples núcleos desperdiciará la mayor parte de su tiempo de cómputo cuando ejecute df.apply(myfunc, axis=1). ¿Cómo puede usar todos...
Tengo un DataFrame: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8], 'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0], 'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1], 'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8], 'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5], 'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0,...
Dado este marco de datos, ¿cómo seleccionar solo aquellas filas que tienen "Col2" igual a NaN? In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)], columns=["Col1", "Col2", "Col3"]) In [57]: df Out[57]: 0 1 2 0 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 3 0 1 2 4 0 1...
Creo que esto debería ser simple, pero probé algunas ideas y ninguna de ellas funcionó: last_row = len(DF) DF = DF.drop(DF.index[last_row]) #<-- fail! Intenté usar índices negativos, pero eso también dio lugar a errores. Todavía debo estar malinterpretando algo
Tengo un marco de datos de Pandas, una de las columnas contiene cadenas de fecha en el formato YYYY-MM-DD Por ejemplo '2013-10-28' Por el momento el dtypede la columna es object. ¿Cómo convierto los valores de la columna al formato de fecha
Probablemente sea fácil, pero tengo los siguientes datos: En el marco de datos 1: index dat1 0 9 1 5 En el marco de datos 2: index dat2 0 7 1 6 Quiero un marco de datos con la siguiente forma: index dat1 dat2 0 9 7 1 5 6 Intenté usar el appendmétodo, pero obtengo una combinación cruzada (es...