pandas

    7गर्मी

    3उत्तर

    मैं कई बार के साथ बार-ग्राफ़ उत्पन्न करने के लिए पांडा और मैटलप्लिब का उपयोग कर रहा हूं। मुझे पता है कि चयनित रंगों की सूची (How to give a pandas/matplotlib bar graph custom colors) के माध्यम से कैसे

    20गर्मी

    3उत्तर

    के लिए रोलिंग फ़ंक्शन मेरे पास <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x03F1A9F0> प्रकार की टाइम श्रृंखला ऑब्जेक्ट grouped है। grouped.sum() वांछित परिणाम देता है लेकिन मुझे groupby ऑब्जेक्ट के

    34गर्मी

    2उत्तर

    to_csv() के डिफ़ॉल्ट उत्पादन प्रारूप है: 12/14/2012 12:00:00 AM मैं समझ नहीं कैसे विशिष्ट प्रारूप के साथ उत्पादन केवल तारीख हिस्सा करने के लिए: csv में दो अलग-अलग कॉलम में 20121214 या दिनांक और सम

    8गर्मी

    1उत्तर

    मैं पांडस डेटाफ्रेम में कॉलम के मानों का समय क्षेत्र सेट करना चाहता हूं। मैं pandas.read_csv() के साथ डेटाफ्रेम पढ़ रहा हूँ।

    6गर्मी

    1उत्तर

    के मानों के समय क्षेत्र को कैसे परिवर्तित करें मेरे पास datetime64[ns] प्रकार के मानों वाला एक पांडा श्रृंखला है। तिथियां ईएसटी टाइमज़ोन में हैं, और मैं उन्हें यूटीसी टाइमज़ोन में परिवर्तित करना चाहता

    53गर्मी

    3उत्तर

    मैं इस तरह एक पांडा DataFrame है: a b 2011-01-01 00:00:00 1.883381 -0.416629 2011-01-01 01:00:00 0.149948 -1.782170 2011-01-01 02:00:00 -0.407604 0.314168 2011-01-01 03:00:00 1.452354 NaN 2

    11गर्मी

    3उत्तर

    मेरी क्रिसमस पर नेटसीडीएफ फ़ाइल आयात करें। मैं अभी भी पाइथन और पांडों के लिए बहुत नया हूं इसलिए सहायता की सराहना की जाती है। मैं एक नेटसीडीएफ फ़ाइल में पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं, जिसे मैं कर सकता हूं

    5गर्मी

    1उत्तर

    का उपयोग कर गुणन मैं एक अच्छा तरीका है की दुकान और अजगर में सशर्त संभावनाओं का उपयोग करने के लिए देख रहा हूँ। मैं एक pandas dataframe का उपयोग कर के बारे में सोच रहा हूँ। कुछ X की सशर्त संभावनाओं P(X=

    9गर्मी

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    में कोई कॉलम नाम पांडा डेटाफ्रेम पर मूल प्रश्न नहीं है। मेरे पास डेटापॉइंट के साथ 1x1 डेटाफ्रेम है और कोई कॉलम हेडर नहीं है (वर्तमान में)। df[0,0] काम नहीं करता है क्योंकि मुझे लगता है कि यह कॉलम नाम

    11गर्मी

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    मैं एक पांडा/पायथन डेटाफ्रेम का उपयोग कर रहा हूं। मैं एक अंतराल घटाने की कोशिश कर रहा हूँ। मैं वर्तमान में उपयोग कर रहा हूँ: newCol = df.col - df.col.shift() यह पहली जगह में एक NaN की ओर जाता है: Na