Questions marquées «pandas»

Pandas est une bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données, par exemple les trames de données, les séries chronologiques multidimensionnelles et les jeux de données transversaux que l'on trouve couramment dans les statistiques, les résultats de la science expérimentale, l'économétrie ou la finance. Pandas est l'une des principales bibliothèques de science des données en Python.

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Pandas read_csv low_memory et dtype options
En appelant df = pd.read_csv('somefile.csv') Je reçois: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130: DtypeWarning: les colonnes (4, 5, 7, 16) ont des types mixtes. Spécifiez l'option dtype lors de l'importation ou définissez low_memory = False. Pourquoi l' dtypeoption est-elle liée à low_memory, et pourquoi serait-il Falseutile de résoudre ce problème?
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Comment stocker une trame de données à l'aide de Pandas
À l'heure actuelle, CSVj'importe un fichier assez volumineux à chaque fois que j'exécute le script. Existe-t-il une bonne solution pour garder cette trame de données disponible en permanence entre les exécutions, donc je n'ai pas à passer tout ce temps à attendre l'exécution du script?
317 python  pandas  dataframe 
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les pandas créent une nouvelle colonne en fonction des valeurs des autres colonnes / appliquent une fonction de plusieurs colonnes, par ligne
Je veux appliquer ma fonction personnalisée (il utilise un if-else échelle) à ces six colonnes ( ERI_Hispanic, ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, ERI_White) dans chaque rangée de mon dataframe. J'ai essayé différentes méthodes à partir d'autres questions, mais je n'arrive toujours pas à trouver la bonne réponse à mon problème. L'élément …
316 python  pandas  numpy  apply 
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Convertir Python dict en une trame de données
J'ai un dictionnaire Python comme celui-ci: {u'2012-06-08': 388, u'2012-06-09': 388, u'2012-06-10': 388, u'2012-06-11': 389, u'2012-06-12': 389, u'2012-06-13': 389, u'2012-06-14': 389, u'2012-06-15': 389, u'2012-06-16': 389, u'2012-06-17': 389, u'2012-06-18': 390, u'2012-06-19': 390, u'2012-06-20': 390, u'2012-06-21': 390, u'2012-06-22': 390, u'2012-06-23': 390, u'2012-06-24': 390, u'2012-06-25': 391, u'2012-06-26': 391, u'2012-06-27': 391, u'2012-06-28': 391, u'2012-06-29': 391, …
299 python  pandas  dataframe 
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Conversion entre datetime, Timestamp et datetime64
Comment convertir un numpy.datetime64objet en datetime.datetime(ou Timestamp)? Dans le code suivant, je crée des objets datetime, timestamp et datetime64. import datetime import numpy as np import pandas as pd dt = datetime.datetime(2012, 5, 1) # A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way? ts = …
290 python  datetime  numpy  pandas 
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Nombre de pandas équivalent (distinct)
J'utilise pandas comme substitut db car j'ai plusieurs bases de données (oracle, mssql, etc.) et je ne peux pas faire une séquence de commandes vers un équivalent SQL. J'ai une table chargée dans un DataFrame avec quelques colonnes: YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, .... etc etc En SQL, compter le nombre de …
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