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我最近升级了我的 Pandas 版本。我现在安装了最新的稳定版本:
pd.__version__
Out[5]: '0.10.1'
pd.set_printoptions
,pandas 希望你使用
set_option
像这样的配置:
pd.set_option('display.notebook_repr_html', True)
import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('display.notebook_repr_html', True)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', True)
pd.set_option('display.precision', 3)
pd.set_option('display.line_width', 100)
pd.set_option('display.max_rows', 50)
pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.max_colwidth', 15)
f = lambda x: x*np.random.rand()
data = {"a": pd.Series(np.arange(10) ** 2 ),
"b": pd.Series(map(f, np.ones(10))) }
df = pd.DataFrame(data)
df
Out[4]:
a b
0 0 0.15
1 1 0.74
2 4 0.81
3 9 0.94
4 16 0.40
5 25 0.03
6 36 0.40
7 49 0.43
8 64 0.56
9 81 0.14
opts = ["max_columns",
"max_rows",
"line_width",
"max_colwidth",
"notebook_repr_html",
"pprint_nest_depth",
"expand_frame_repr" ]
for opt in opts:
print opt, pd.get_option(opt)
Out[5]
max_columns 10
max_rows 50
line_width 100
max_colwidth 15
notebook_repr_html True
pprint_nest_depth 3
expand_frame_repr True
最佳答案
据我所知,notebook_repr_html
选项仅适用于实际的 IPython Notebook 而不是 QTConsole。
在 QTConsole 中,您可以执行以下操作:
from IPython.display import HTML
import numpy as np
import pandas
df = pandas.DataFrame(np.random.normal(size=(75,5)))
HTML(df.to_html())
关于pandas - qtconsole 不将 Pandas 数据帧渲染为 html notebook_repr_html 选项,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15259144/
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!