Hola, tengo el siguiente marco de datos. Group Size Short Small Short Small Moderate Medium Moderate Small Tall Large Quiero contar la frecuencia de cuántas veces aparece la misma fila en el marco de datos. Group Size Time Short Small 2 Moderate Medium 1 Moderate Small 1 Tall...
Estoy practicando un poco de código y aplicando la combinación de marcos de datos mientras hago esto, obteniendo una advertencia del usuario /usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py:6201: FutureWarning: Clasificación porque el eje de no concatenación no está alineado. Una...
Tengo un archivo de temperatura con registros de temperatura de muchos años, en un formato como el
Al seleccionar una sola columna de un DataFrame de pandas (digamos df.iloc[:, 0], df['A']o df.A, etc.), el vector resultante se convierte automáticamente en una Serie en lugar de en un DataFrame de una sola columna. Sin embargo, estoy escribiendo algunas funciones que toman un DataFrame como...
Tengo un marco de datos de pandas con varias columnas y me gustaría construir un dict a partir de dos columnas: una como claves del dict y la otra como valores del dict. ¿Cómo puedo hacer eso? Marco de datos: area count co tp DE Lake 10 7 Forest 20 5 FR Lake 30 2 Forest 40 3 Necesito...
Tengo un marco de datos muy grande (alrededor de 1 millón de filas) con datos de un experimento (60 encuestados). Me gustaría dividir el marco de datos en 60 marcos de datos (un marco de datos para cada participante). En el marco de datos, datahay una variable llamada 'name', que es el código...
¿Existe un método fácil en pandas para invocar groupbyen un rango de incrementos de valores? Por ejemplo, dado el siguiente ejemplo, ¿puedo agrupar y agrupar la columna Bcon un 0.155incremento de modo que, por ejemplo, el primer par de grupos en la columna Bse divida en rangos entre '0 - 0,155,...
Tengo una serie de Pandas sf: email [email protected] [1.0, 0.0, 0.0] [email protected] [2.0, 0.0, 0.0] [email protected] [1.0, 0.0, 0.0] [email protected] [4.0, 0.0, 0.0] [email protected] [1.0, 0.0, 3.0] [email protected] [1.0, 5.0, 0.0] Y me gustaría transformarlo en el siguiente...
Quiero fusionar varias cadenas en un marco de datos basado en un grupo en Pandas. Este es mi código hasta ahora: import pandas as pd from io import StringIO data =
Estoy tratando de leer en un archivo JSON en el marco de datos de Python pandas (0.14.0). Aquí está la primera línea del archivo JSON: {"votes": {"funny": 0, "useful": 0, "cool": 0}, "user_id": "P_Mk0ygOilLJo4_WEvabAA", "review_id": "OeT5kgUOe3vcN7H6ImVmZQ", "stars": 3, "date": "2005-08-26",...
Estoy explorando cambiar a python y pandas como usuario de SAS desde hace mucho tiempo. Sin embargo, al ejecutar algunas pruebas hoy, me sorprendió que Python se quedara sin memoria al intentar pandas.read_csv()un archivo csv de 128 MB. Tenía alrededor de 200.000 filas y 200 columnas de datos...
¿Cuál es la forma de Python para leer un archivo CSV en un DataFrame de pandas (que luego puedo usar para operaciones estadísticas, puede tener columnas de tipos diferentes, etc.)? Mi archivo CSV "value.txt"tiene el siguiente
Tengo un marco de datos de índices múltiples con columnas 'A' y 'B'. ¿Hay alguna manera de seleccionar filas filtrando en una columna del índice múltiple sin restablecer el índice a un índice de una sola columna? Por ejemplo. # has multi-index (A,B) df #can I do this? I know this doesn't...
Cuando hay un DataFrame como el siguiente: import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) ¿Cómo puedo ordenar este marco de datos por índice con cada combinación de índice y valor de columna intacta?
He estado muy confundido acerca de cómo se definen los ejes de Python y si se refieren a filas o columnas de un DataFrame. Considere el siguiente código: >>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"]) >>> df col1...
He estado leyendo un archivo de datos delimitado por tabulaciones en Windows con Pandas / Python sin ningún problema. El archivo de datos contiene notas en las primeras tres líneas y luego sigue con un encabezado. df = pd.read_csv(myfile,sep='\t',skiprows=(0,1,2),header=(0)) Ahora estoy...
Cerrado. Esta pregunta no cumple con las pautas de Stack Overflow . Actualmente no acepta respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté relacionada con el tema de Stack Overflow. Cerrado hace 2 años . Mejora esta...
Voy a convertir un Django QuerySet en pandas de la DataFramesiguiente manera: qs = SomeModel.objects.select_related().filter(date__year=2012) q = qs.values('date', 'OtherField') df = pd.DataFrame.from_records(q) Funciona, pero ¿hay alguna forma más eficiente?
Supongamos que tengo un diccionario anidado 'user_dict' con estructura: Nivel 1: UserId (entero largo) Nivel 2: Categoría (cadena) Nivel 3: Atributos surtidos (flotadores, entradas, etc.) Por ejemplo, una entrada de este diccionario sería: user_dict[12] = { "Category 1": {"att_1": 1,...
¿Es posible agregar algo de metainformación / metadatos a un DataFrame de pandas? Por ejemplo, el nombre del instrumento utilizado para medir los datos, el instrumento responsable, etc. Una solución alternativa sería crear una columna con esa información, ¡pero parece un desperdicio almacenar...