Perguntas com a marcação «pandas»

Pandas é uma biblioteca Python para manipulação e análise de dados, por exemplo, quadros de dados, séries temporais multidimensionais e conjuntos de dados transversais comumente encontrados em estatísticas, resultados de ciências experimentais, econometria ou finanças. O Pandas é uma das principais bibliotecas de ciência de dados em Python.

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Desempilhar e retornar o valor conta para cada variável?
Eu tenho um quadro de dados que registra respostas da escolha de 19717 pessoas das linguagens de programação por meio de perguntas de múltipla escolha. A primeira coluna é, obviamente, o sexo do entrevistado, enquanto o restante são as escolhas que eles escolheram. E, portanto, se eu escolher o Python, …
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Como converter panda dataframe em dicionário hierárquico
Eu tenho o seguinte quadro de dados de pandas: df1 = pd.DataFrame({'date': [200101,200101,200101,200101,200102,200102,200102,200102],'blockcount': [1,1,2,2,1,1,2,2],'reactiontime': [350,400,200,250,100,300,450,400]}) Estou tentando criar um dicionário hierárquico, com os valores do dicionário incorporado como listas, que se parece com isso: {200101: {1:[350, 400], 2:[200, 250]}, 200102: {1:[100, 300], 2:[450, 400]}} Como eu faria isso? O mais …
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Encontre pares simétricos rapidamente em numpy
from itertools import product import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records(product(range(10), range(10))) df = df.sample(90) df.columns = "c1 c2".split() df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True) # c1 c2 # 0 0 0 # 1 0 1 # 2 0 2 # 3 0 3 # 4 0 4 # .. .. .. # …
15 python  pandas  numpy 
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Obtenha a distância mais próxima com dois geodataframe nos pandas
Aqui está meu primeiro geodatframe: !pip install geopandas import pandas as pd import geopandas city1 = [{'City':"Buenos Aires","Country":"Argentina","Latitude":-34.58,"Longitude":-58.66}, {'City':"Brasilia","Country":"Brazil","Latitude":-15.78 ,"Longitude":-70.66}, {'City':"Santiago","Country":"Chile ","Latitude":-33.45 ,"Longitude":-70.66 }] city2 = [{'City':"Bogota","Country":"Colombia ","Latitude":4.60 ,"Longitude":-74.08}, {'City':"Caracas","Country":"Venezuela","Latitude":10.48 ,"Longitude":-66.86}] city1df = pd.DataFrame(city1) city2df = pd.DataFrame(city2) gcity1df = geopandas.GeoDataFrame( city1df, geometry=geopandas.points_from_xy(city1df.Longitude, city1df.Latitude)) gcity2df = geopandas.GeoDataFrame( city2df, geometry=geopandas.points_from_xy(city2df.Longitude, city2df.Latitude)) Cidade1 …
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Inferir quais colunas são datetime
Eu tenho um enorme quadro de dados com muitas colunas, muitas das quais são do tipo datetime.datetime. O problema é que muitos também têm tipos mistos, incluindo, por exemplo, datetime.datetimevalores e Nonevalores (e potencialmente outros valores inválidos): 0 2017-07-06 00:00:00 1 2018-02-27 21:30:05 2 2017-04-12 00:00:00 3 2017-05-21 22:05:00 4 …
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Pandas lentos DataFrame MultiIndex reindex
Eu tenho um DataFrame de pandas do formulário: id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216013 180 6 92 …
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A função to_excel dos pandas gera um TypeError inesperado
Eu criei um dicionário de dataframe de pandas: d[k] = pd.DataFrame(data=data[i]) Então, eu suponho que esse d[k]é um dataframe de pandas correto. Então for k in d.keys(): d[k].to_excel (file_name) Então eu tenho o erro: TypeError: got invalid input value of type <class 'xml.etree.ElementTree.Element'>, expected string or Element Estou usando Python …
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Gerar produtos cartesianos binários filtrados
Declaração do problema Estou procurando uma maneira eficiente de gerar produtos cartesianos binários completos (tabelas com todas as combinações de True e False com um certo número de colunas), filtradas por determinadas condições exclusivas. Por exemplo, para três colunas / bits n=3obteríamos a tabela completa df_combs = pd.DataFrame(itertools.product(*([[True, False]] * …
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pandasUDF e pyarrow 0.15.0
Recentemente, comecei a receber vários erros em vários pysparktrabalhos em execução em clusters de EMR. Os erros são java.lang.IllegalArgumentException at java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334) at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageSerializer.readMessage(MessageSerializer.java:543) at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageChannelReader.readNext(MessageChannelReader.java:58) at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowStreamReader.readSchema(ArrowStreamReader.java:132) at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.initialize(ArrowReader.java:181) at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.ensureInitialized(ArrowReader.java:172) at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.getVectorSchemaRoot(ArrowReader.java:65) at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:162) at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:122) at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:406) at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37) at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec$$anon$2.<init>(ArrowEvalPythonExec.scala:98) at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec.evaluate(ArrowEvalPythonExec.scala:96) at org.apache.spark.sql.execution.python.EvalPythonExec$$anonfun$doExecute$1.apply(EvalPythonExec.scala:127)... Todos eles parecem …
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