- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我遇到了 pandas 问题。
所以我有一个 pd.Series,serie_1
,如下所示:
timestamp
2010-05-01 2
2010-06-01 1
2010-07-01 2
2010-08-01 3
2010-09-01 0
2010-10-01 5
我还有另一个 pd.Series,serie_2
,如下所示:
timestamp
2010-02-01 0
2010-03-01 0
2010-04-01 0
2010-05-01 1
2010-06-01 1
2010-07-01 2
2010-08-01 3
2010-09-01 0
2010-10-01 2
请注意,serie_2
于 2010-02-01
开始,而 serie_1
于 2010-05-01
开始>。我需要从 serie_1
和 serie_2
创建一个 pd.Series,将其命名为 output_serie
,以便 output_serie.index
code> 为 serie_2.index
,并且 output_serie.values
等于 serie_1.values/serie_2.values
。
输出如下所示:
timestamp
2010-02-01 0
2010-03-01 0
2010-04-01 0
2010-05-01 2
2010-06-01 1
2010-07-01 1
2010-08-01 1
2010-09-01 0
2010-10-01 2
在 serie_1
和 serie_2
中,0 值时间戳相同(例如,在 2010-09-01
)。
唯一的问题是 serie_2
从 2010-02-01
开始,我需要在最终的 pd.Series 中保留这些月份的 0 值。
对此问题的任何帮助将不胜感激。
最佳答案
In [53]: serie_1.divide(serie_2).fillna(0).astype(int)
Out[53]:
2010-02-01 0
2010-03-01 0
2010-04-01 0
2010-05-01 2
2010-06-01 1
2010-07-01 1
2010-08-01 1
2010-09-01 0
2010-10-01 2
dtype: int64
<小时/>
这是我使用的设置:
import pandas as pd
serie_1 = pd.Series([2, 1, 2, 3, 0, 5], index=pd.DatetimeIndex(["2010-05-01", "2010-06-01", "2010-07-01", "2010-08-01", "2010-09-01", "2010-10-01", ]), )
serie_2 = pd.Series([0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 0, 2], index=pd.DatetimeIndex(["2010-02-01", "2010-03-01", "2010-04-01", "2010-05-01", "2010-06-01", "2010-07-01", "2010-08-01", "2010-09-01", "2010-10-01", ]), )
关于python - 从两个给定的 pd.Series 创建 pandas 系列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57543430/
有时,我倾向于(重复)执行next next a 来获取特定元素。当您需要 2 次或更少的遍历时,这很有效。然而,它很快就会变得很麻烦。对于这个简单的情况,循环的开销太大。 幸运的是,如果您知道位置,
我在使用值为 numpy 数组的 pandas.Series 时遇到了以下奇怪的行为。 % s = pd.Series([5,2], index=[6,7]) %s.loc[6] 5 <-- ret
我有一个看起来像这样的数据框(小版本): A B C 0 125 ADB [AF:12] 1 189 ACB [AF:78, AF:85, AF:98] 2 148 ADB
我在 Pandas (s1) 中创建了一个系列,用于根据原始 DataFrame 中的列 ('d1') 计算这些固定数字 (1-14) 的实例数。我想要的显示在这里(时报); s1 Last
pandas series 有两个密切相关的属性:Series.index 和 Series.index.values。 这两个中的第一个返回某些 pandas 索引类型的当前索引。它是可变的,可用于
我正在尝试使用 KNNClassifier 训练模型。我将数据拆分如下: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_bow, y, t
我只是尝试对我的数据框进行排序并使用了以下函数: df[df.count >= df.count.quantile(.95)] 返回错误: AttributeError: 'function' obj
我试过了 print(type(numbers[2])) numbers[2].tolist() print(type(numbers[2])) 那是行不通的。我得到了 Numbers 是一个矩阵
我想从时间戳中减去日期。settings.dataset_end_date 是一个 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp引用['date_of_patent
我有一个带有数据的 pandas.core.series.Series 0 [00115840, 00110005, 001000033, 00116000... 1 [00267285,
s = pd.Series( nr.randint( 0, 10, 5 ), index=nr.randint(0, 10, 5 ) ) s 输出 1 3 7 6 2 0 9
pandas.DataFrame.query() 方法非常适合在加载或绘图时(预/后)过滤数据。它对于方法链特别方便。 我发现自己经常想将相同的逻辑应用于 pandas.Series,例如在完成诸如返
这个问题在这里已经有了答案: Difference between map, applymap and apply methods in Pandas (11 个回答) 去年关闭。 Series.ma
我正在总结一系列中的值,但根据我如何做,我会得到不同的结果。我试过的两种方法是: sum(df['series']) df['series'].sum() 为什么它们会返回不同的值? 示例代码。 s
我有一个字符串说 type(abc) >>str 我想把它转换成 pandas.core.series.Series。 我在 pandas 文档中看到有一段代码 pd.to_string() 将 pa
我有一个字符串说 type(abc) >>str 我想把它转换成 pandas.core.series.Series。 我在 pandas 文档中看到有一段代码 pd.to_string() 将 pa
这个问题在这里已经有了答案: Pandas: select DF rows based on another DF (5 个答案) 关闭 5 年前。 如果我有一个包含开始时间和结束时间的 DataF
我尝试了 Series.index 和 Series.keys() 并且输出是相似的。我找不到它们之间的显着差异。它们是否适用于某些特殊条件? 我在 Anaconda 上的 Jupyter Noteb
我有一个(非常大的)系列,其中包含关键字(例如,每行包含多个由“-”分隔的关键字 In[5]: word_series Out[5]: 0 the-cat-is-pink 1
我需要使用 pandas.read_excel 通过 Python 获取 Excel 电子表格最后一个单元格的值。该单元格包含一个日期,我需要将其分配给 Python 脚本中的变量。格式为2018-1
我是一名优秀的程序员,十分优秀!