- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我正在尝试使用从此处获取的每日数据分析纽约的天气记录:http://cdiac.ornl.gov/epubs/ndp/ushcn/daily_doc.html
我正在加载数据:
tf = pandas.read_fwf(io.open('state30_NY.txt'), widths=widths, names=names, na_values=['-9999'])
地点:
>>> widths
[6, 4, 2, 4, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1]
>>> names
['COOP', 'YEAR', 'MONTH', 'ELEMENT', 'VALUE1', 'MFLAG1', 'QFLAG1', 'SFLAG1', 'VALUE2', 'MFLAG2', 'QFLAG2', 'SFLAG2', 'VALUE3', 'MFLAG3', 'QFLAG3', 'SFLAG3', 'VALUE4', 'MFLAG4', 'QFLAG4', 'SFLAG4', 'VALUE5', 'MFLAG5', 'QFLAG5', 'SFLAG5', 'VALUE6', 'MFLAG6', 'QFLAG6', 'SFLAG6', 'VALUE7', 'MFLAG7', 'QFLAG7', 'SFLAG7', 'VALUE8', 'MFLAG8', 'QFLAG8', 'SFLAG8', 'VALUE9', 'MFLAG9', 'QFLAG9', 'SFLAG9', 'VALUE10', 'MFLAG10', 'QFLAG10', 'SFLAG10', 'VALUE11', 'MFLAG11', 'QFLAG11', 'SFLAG11', 'VALUE12', 'MFLAG12', 'QFLAG12', 'SFLAG12', 'VALUE13', 'MFLAG13', 'QFLAG13', 'SFLAG13', 'VALUE14', 'MFLAG14', 'QFLAG14', 'SFLAG14', 'VALUE15', 'MFLAG15', 'QFLAG15', 'SFLAG15', 'VALUE16', 'MFLAG16', 'QFLAG16', 'SFLAG16', 'VALUE17', 'MFLAG17', 'QFLAG17', 'SFLAG17', 'VALUE18', 'MFLAG18', 'QFLAG18', 'SFLAG18', 'VALUE19', 'MFLAG19', 'QFLAG19', 'SFLAG19', 'VALUE20', 'MFLAG20', 'QFLAG20', 'SFLAG20', 'VALUE21', 'MFLAG21', 'QFLAG21', 'SFLAG21', 'VALUE22', 'MFLAG22', 'QFLAG22', 'SFLAG22', 'VALUE23', 'MFLAG23', 'QFLAG23', 'SFLAG23', 'VALUE24', 'MFLAG24', 'QFLAG24', 'SFLAG24', 'VALUE25', 'MFLAG25', 'QFLAG25', 'SFLAG25', 'VALUE26', 'MFLAG26', 'QFLAG26', 'SFLAG26', 'VALUE27', 'MFLAG27', 'QFLAG27', 'SFLAG27', 'VALUE28', 'MFLAG28', 'QFLAG28', 'SFLAG28', 'VALUE29', 'MFLAG29', 'QFLAG29', 'SFLAG29', 'VALUE30', 'MFLAG30', 'QFLAG30', 'SFLAG30', 'VALUE31', 'MFLAG31', 'QFLAG31', 'SFLAG31']
现在,我遇到的问题是,在读取数据时,似乎有很多 inf
值,这些值不应该在源数据中(最接近data 是 -9999
值,表示无效数据)。
通常,如果我使用 lists
或类似的东西,我会打印出整个内容以查找对齐错误,并计算出哪些行受到影响,然后查看源文件以查看是什么发生。 我想知道如何在 pandas 中做同样的事情,这样我就可以弄清楚这些 inf
值的来源。
这是向我显示 inf
s 的代码:
>>> tf[tf['ELEMENT']=='TMIN'].min()
COOP 300023
YEAR 1876
MONTH 1
ELEMENT TMIN
VALUE1 -38
MFLAG1 inf
QFLAG1 inf
SFLAG1 inf
VALUE2 -34
MFLAG2 inf
QFLAG2 inf
SFLAG2 inf
VALUE3 -38
MFLAG3 inf
QFLAG3 inf
...
MFLAG28 inf
QFLAG28 inf
SFLAG28 inf
VALUE29 -46
MFLAG29 inf
QFLAG29 inf
SFLAG29 inf
VALUE30 -57
MFLAG30 inf
QFLAG30 inf
SFLAG30 inf
VALUE31 -40
MFLAG31 inf
QFLAG31 inf
SFLAG31 inf
Length: 128, dtype: object
编辑:更正了列宽。问题依然存在。
最佳答案
首先,让我们模拟一些数据:
import numpy as np
import pandas
df = pandas.DataFrame(
np.random.normal(size=(5,5)),
index='rA,rB,rC,rD,rE'.split(','),
columns='cA,cB,cC,cD,cE'.split(',')
)
df[df > 1] = np.inf
df
例如,应该给出如下内容:
cA cB cC cD cE
rA -1.202383 -0.625521 inf -0.888086 -0.215671
rB 0.537521 -1.149731 0.841687 0.190505 inf
rC -1.447124 -0.607486 -1.268923 inf 0.438190
rD -0.275085 0.793483 0.276376 -0.095727 -0.050957
rE -0.095414 0.048926 0.591899 0.298865 -0.308620
所以现在我可以使用花哨的索引来隔离所有的 inf
。
print(df[np.isinf(df)].to_string())
cA cB cC cD cE
rA NaN NaN inf NaN NaN
rB NaN NaN NaN NaN inf
rC NaN NaN NaN inf NaN
rD NaN NaN NaN NaN NaN
rE NaN NaN NaN NaN NaN
但这并不是很有用。因此,在找到 inf
的基础上,我们应该将列索引堆叠到行中(如果你愿意,可以取消透视)然后删除所有 NaN
值。这将为我们提供带有 inf
s 的行/列的很好的摘要。
df[np.isinf(df)].stack().dropna()
rA cC inf
rB cE inf
rC cD inf
dtype: float64
关于python - 在使用 read_fwf() 读取的 Pandas 数据框中查找虚假数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20935264/
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