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这是我自己在 Pandas 中的第一个程序,我正在尝试按列和行执行一些 csv 操作。我有一个包含多个文件的过渡存储库。转换存储库不断向其中添加文件。我正在尝试动态读取文件并执行一些操作并写入另一个文件夹中的主 csv 文件。
输入
1. Folder_1: `Transition_Data`
Test_1.csv, Test_2.csv
Nos,Time,Count Nos,Time,Count
------------------- ------------------
2341,12:00:00,9865 1234,12:30:00,7865
7352,12:00:00,8969 8435,12:30:00,7649
2. Folder2: Data_repository:Master_2.csv
Nos,00:00:00
------------
1234,1000
8435,5243
2341,563
7352,345
3.Expected Output
Nos,00:00:00,12:00:00,12:30:00
----------------------------------
1234,1000,0,6865
8435,5243,0,2406
2341,563,9302,0
7352,345,8624,0
Nos
transition_data 文件中的列并检查位置
Nos
位于
Master_2.csv
使用
Time
创建一个新列每次都作为新标题并减去
col[2]
带有
col[1]
的 Transition_data 文件的
Master_2.csv
如果数据空白用
0
填充,则在新创建的列中填充新值.我确实尝试了几个例子,但我搞砸了。
import pandas as pd
import os
import numpy as np
import glob
path_1 = '/Transition_Data/'
path_2 = 'Data_repository/Master_2.csv'
df_1 = pd.DataFrame(dict(Nos=Nos, Time=Time, Count=Count))
pivot = pd.pivot_table(path_1, '/.*CSV, index='Nos', columns='Time', values='Count')
df_master = pd.DataFrame('Master_2.csv', {'Nos':, '00:00:00':}).set_index('Nos')
result = df_master.join(pivot, how='inner')
result[result.columns[1:]] = result[result.columns[1:]].sub(result[result.columns[0]], axis=0)
result.fillna(0)
Traceback (most recent call last):
File "read_test.py", line 19, in <module>
df = pd.read_csv(filename, header='Count')
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/parsers.py", line 420, in parser_f
return _read(filepath_or_buffer, kwds)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/parsers.py", line 218, in _read
parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/parsers.py", line 502, in __init__
self._make_engine(self.engine)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/parsers.py", line 610, in _make_engine
self._engine = CParserWrapper(self.f, **self.options)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/parsers.py", line 972, in __init__
self._reader = _parser.TextReader(src, **kwds)
File "parser.pyx", line 476, in pandas.parser.TextReader.__cinit__ (pandas/parser.c:4538)
TypeError: an integer is required
最佳答案
我能看到的最简单的方法是将它们全部连接到一个 DataFrame 中,按时间对列进行排序,然后移位并减去以获得增量:
import pandas as pd
import os
path_1 = 'Transition_Data/'
path_2 = 'Data_repository/Master_2.csv'
# Read data, and combine "transition" data into
# single joined data frame
master = pd.read_csv(path_2)
other_data = pd.concat([
pd.read_csv(path_1 + f) for f in os.listdir(path_1)
])
# Index master data frame by Nos
master.set_index('Nos', inplace=True)
# Index transition data by Nos and Time
other_data.set_index(['Nos', 'Time'], inplace=True)
# Convert to series (to remove Count column heading)
# and unstack time to convert to columns
other_data = other_data['Count'].unstack('Time')
# Join the data sets on the Time axis
joined = pd.concat([master, other_data], axis=1)
# Sort the data sets by Time
joined = joined.sort_index(axis=1)
# Fill na values with data in previous period
joined = joined.fillna(method='pad',axis=1)
# Shift dataframe and subtract to get delta
delta = joined - joined.shift(axis=1).fillna(0)
print(delta)
00:00:00 12:00:00 12:30:00
Nos
1234 1000 0 6865
2341 563 9302 0
7352 345 8624 0
8435 5243 0 2406
关于python - 列和行操作 Python Pandas,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31059121/
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!