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我正在尝试concat
一些timeseries
。对于某些数据集,这是可行的。我的 timeseries
使用 date
作为索引。现在对于一些 ts.size
相同的数据集,pd.concat
可以完美运行。但是当 size
在 timeseries
中不同时,我得到错误:cannot reindex from a duplicate axis
。所以我假设这是由于 size
的差异而发生的。如果是这样,我应该用零填充 timeseries
吗?
ts.head()
:
date
2017-03-09 24.6245
2017-03-10 24.5765
2017-03-13 24.5767
2017-03-14 24.5344
2017-03-15 24.5440
我已经坚持了一天,所以感谢任何帮助。谢谢这是我发布的原始问题,您可以看到我的代码:ValueError: cannot reindex from a duplicate axis Pandas .我只想知道这是否有问题。
我的代码:
def get_adj_nav(self, fund_id):
df_nav = read_frame(
super(__class__, self).filter(fund__id=fund_id, nav__gt=0).exclude(fund__account_class=0).order_by(
'valuation_period_end_date'), coerce_float=True,
fieldnames=['income_payable', 'valuation_period_end_date', 'nav', 'outstanding_shares_par'],
index_col='valuation_period_end_date')
df_dvd, skip = self.get_dvd(fund_id=fund_id)
df_nav_adj = calculate_adjusted_prices(
df_nav.join(df_dvd).fillna(0).rename_axis({'payout_per_share': 'dividend'}, axis=1), column='nav')
return df_nav_adj
def json_total_return_table(request, fund_account_id):
ts_list = []
for fund_id in Fund.objects.get_fund_series(fund_account_id=fund_account_id):
if NAV.objects.filter(fund__id=fund_id, income_payable__lt=0).exists():
ts = NAV.objects.get_adj_nav(fund_id)['adj_nav']
ts.name = Fund.objects.get(id=fund_id).account_class_description
ts_list.append(ts.copy())
print(ts)
df_adj_nav = pd.concat(ts_list, axis=1) # ====> Throws error
cols_to_datetime(df_adj_nav, 'index')
df_adj_nav = ffn.core.calc_stats(df_adj_nav.dropna()).to_csv(sep=',')
最佳答案
所以当我说它失败的原因是尺寸不同时,我认为我是正确的。所以我改用merge
。我只是更改了这一行:df_adj_nav = pd.concat(ts_list, axis=1)
到这一行:df_adj_nav = reduce(lambda x, y: pd.merge(x, y, left_index=True, right_index=True, how='outer'), ts_list)
。
感谢@HodgePodge 的提示 :)
关于python - Pandas 连接 : cannot reindex from a duplicate axis,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45885043/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!