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팬더 데이터 프레임 인덱스를 재 배열/재정렬 (반드시 정렬 할 필요는 없음)합니까?

팬더 데이터 프레임 인덱스를 재 배열/재정렬 (반드시 정렬 할 필요는 없음)합니까? 나는 다음과 같은 dataframe 있습니다 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 'B': [0, 1, 0, 2, 1, 7, 1]}, index=['Sat', 'Tue', 'Sun', 'Fri',

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크로스 탭 값을 데이터 프레임과 연결 하시겠습니까?

나는 다음과 같은 유형의 dataframe df이 : 지금 내 원래의 끝으로이 값을 연결하고자하는 Result A B C ID 1 1 0 0 2 1 1 0 3 0 0 1 : ID Result Other_val 1 A y 2 B x 2 A x 3 C abc pd.crosstab(df.ID, df.Result) 사용 후를,이

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팬더 데이터 프레임의 스태킹 열

사과가 다른 방식으로 요청되는 경우, 내가하고 싶은 것을 얻기 위해 어떻게 다른 단어를 사용해야할지 모르겠습니다. 내가 값의 두 개의 열이 일부 dataframe을 말해봐 : 내가 또한 싶습니다 (11) (6)에서 인덱스를 계속 열이 걸릴 컬럼 1 아래를 '추가'할 import pandas as pd data = {'col1':[0.6, 0.8, 0.9

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pandas 데이터 프레임의 change-in-state 열을 집계하여 데이터 그룹별로 그룹화하는 방법

좋아, 지금 당분간 작업 해 왔지만 해결책이 있지만 최적으로 작동하지 않습니다. 여기에 dataframe 같은 모습의 예는 다음과 같습니다 print(month_df[['timestamp','date','hvac_state']].head(100)) timestamp date hvac_state 0 2017-11-09 18:43:45 12-0

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팬더 데이터 프레임의 같은 열에있는 다른 모든 값 중에서 열 값을 확인하는 방법은 무엇입니까?

나는 3 개의 열을 가지고있는 팬더 데이터 프레임을 가지고있다. 일반적으로 대출 유형에는 5 개의 값이 있습니다. Conso, Immo, Pro, Autre, Tous라고합시다. 이 데이터 프레임에는 대출 유형 'Immo'만 포함됩니다. (처음에는 대출 유형이 무엇인지 알지 못합니다.) 이 대출 유형 중 대출 유형이 무엇인지 확인하려면 어떻게해야합니까? C

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백 테스팅을 위해 두 개의 데이터 프레임을 병합

개별 주식에 대한 시계열을 포함하는 두 개의 데이터 프레임을 병합하고자하므로 각 열은 주식에 대한 정보를 나타냅니다. 따라서 Dataframe 1에는 주가가 있고 Dataframe 2에는 P/E Ratio가 있습니다. library('backtest') data(starmine) 과 같은 구조를 가지고 : date PRICE symbol date1

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팬더 데이터 프레임에 최근에 생성 된 속성을 사용하여 새 속성을 만듭니다.

R의 mutate에 해당하는 것을 찾고 있는데,에 동일한 변경 전화 을 생성 한 직후에 정의 된 변수를 참조 할 수 있습니다. new_df <- old_df %>% mutate(new_col = ifelse(something, 0, 1), newer_col = ifelse(new_col == 0, 'yay', 'nay')) pyth

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두 시계열 데이터 (와이드 테이블)를 1 데이터 프레임 (와이드 테이블)에 병합하는 방법은 무엇입니까?

나는 RStudio를 사용하고 난 내 R 코드에서 2 개 출력은 다음과 같습니다 actual_2017 <- tail(mydata,12) > actual_2017 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2017 5980 5341 5890 5596 5753 5470 5589 5545 5749 5938

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matplotlib에서 x 축 데이터 프레임을 설정하는 Python 문제

현재 그래프에 전체 데이터 범위가 올바르게 표시됩니다. 그래프에서 x 축을 설정하는 데 문제가 있습니다. 내 코드는 다음 prices['Timestamp'] = pd.to_datetime(prices['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') prices['Timestamp'] = pd.DatetimeIndex(prices

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리스트의 모든 행렬을 data.frames로 변환 R

lme의 출력이 R에 있습니다. 시피 library(nlme) fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1) str(fm2) 출력 (fm2)의 일부 요소는 예컨대 매트릭스 fm2$varFix 개체를 허용하고 모든 부분 행렬을 data.frames으로 변환하는 함수를 찾고 있습니다.