pandas

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Iは、パンダのデータフレームを使用しています： import pandas as pd a = [1,2,3] i = [5,2,3] df = pd.DataFrame({ "foo" : i, "bar" : a }) df = df.set_index("foo") l = df.values.tolist() # l = [[1], [2], [3]] これは、L = [1

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Jupyterが間違ったバージョンのnumpyを使用しています

pandasをJupyterノートブックにインポートしようとしましたが、これは古いバージョンのnumpyを使用しているためです。私は2つのバージョンをインストールしているという事実のために問題をトレースしてきたと信じて：1.8.0rclがであるバージョン： /Users/<username>/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages ： /Syste

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クラスタリングアルゴリズムへの入力

私は250の時系列を持っており、それらをクラスタリングしてどの時系列が多かれ少なかれ同じ振る舞いをするかを見ていきます。しかし、私の問題は、私がGoogleとStackOverFlowで検索したものが何であれ、すべてのタイムシリーズを一緒にマージする必要があるかどうかを示す例が見つかりませんでしたか？それらを別々の変数に保つことは可能ですか？入力に関する説明は役に立ちます。私は、Python 3

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ディクショナリの値を複数の列に分けても、それらをプロットすることはできますか？

辞書の値を複数の列に分け、それらをプロットすることができます。現時点では、すべての値が1つの列にあります。具体的には、私は値のリストのすべての異なる値を分割したいと思います。最長リストの値の量を列の量として使用します。だから、短いリストのすべてについては、「NA」のようなものでギャップを埋めたいので、私はまだそれを海底にプロットすることができます。これは私が使用した辞書です： dictio =

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マスクされたデータフレームのインプレイス操作

私はファンダのほうが少しです。applyを使用して、マスクされたデータフレームの一部の計算と修正を実行しようとしています。私が操作したい部分はマスクで定義されており、マスクされていない値は変更したくありません。 apply呼び出しの結果を元のデータフレーム（またはそのコピー）に属するマスクされたデータフレームに戻す適切な方法が何であるかはわかりません。ここでは、私はマスクを使用してA列のすべての

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減算最小のタイムスタンプ

： Iter ID Time 0 1 A 12:00:00 1 1 B 12:00:01 2 1 C 12:00:01 3 2 B 12:02:00 4 2 A 12:02:02 5 2 C 12:02:06 6 3 C 12:05:01 7 3 B 12:05:00 8 3 A 12:05:05 私はそれがその反復のために最低限のタイム

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株価初心者のためのインポート問題

今週のpythonで始まった初心者の初心者。私はDatacampといくつかの他のオンラインリソースとPythonを恐れなく読んでいます。インターネットからいくつかのデータ価格とコピーされたコードをインポートできるかどうか試してみたかったのです。私はそれがエラーのために動作させることはできません：TypeError例外：文字列のインデックスはライン上の整数10 import pandas_data

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TypeError： 'float'オブジェクトは、組み込みのmax関数のリストでは反復できません。

max関数とそのkey引数を使用して、実際のムービータイトルが与えられた場合、おおよそのムービータイトルに最も近いものを見つけようとしています。私は、サンプルリストを定義し、それが動作する機能をテスト... from difflib import SequenceMatcher as SM movies = ['fake movie title', 'faker movie title', '

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Python Pandas：データフレームのグループ内の異なる行の値を持つ新しい列を反復的に作成する

Python/Pandasを使用する異なる行の値に条件付きの2つの新しい列（）を作成して、列ID3）が、同じ群（ID1によって決定される）内からである。各ID1グループについては、私は ID3が 31に等しい ID2値を取り、 1または 2さ ID3上の条件付き Aと呼ばれる新しい列にこの値を載せていきたいと思います。同様に、の値をとし、 41とし、この値を Bという新しい列に入れて、 ID3を