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我试过下面的代码,但是虽然添加了列,但面板轴没有更新。我使用的是 Python 2.7.3 和 Pandas 0.12.0。
import numpy as np
import pandas as pd
p = pd.Panel(np.random.rand(2,4,3),
items=range(2),
major_axis=pd.date_range('2013/11/10',periods=4),
minor_axis=map(lambda x: "col%d" % x, range(3)))
p[0]
col0 col1 col2
2013-11-10 0.942665 0.449846 0.194914
2013-11-11 0.831268 0.031158 0.399326
2013-11-12 0.079028 0.580820 0.459432
2013-11-13 0.858297 0.746162 0.457021
p.minor_axis
Index([u'col0', u'col1', u'col2'], dtype=object)
p[0]['col99'] = 1
p[0]
col0 col1 col2 col99
2013-11-10 0.163177 0.737629 0.784708 1
2013-11-11 0.269936 0.609961 0.997503 1
2013-11-12 0.873156 0.295626 0.533119 1
2013-11-13 0.824352 0.381446 0.613053 1
p.minor_axis
Index([u'col0', u'col1', u'col2'], dtype=object)
这段代码也是如此:
p[0].insert(1, 'col99', p[0].col0)
p[0]
col0 col99 col1 col2
2013-11-10 0.942665 0.942665 0.449846 0.194914
2013-11-11 0.831268 0.831268 0.031158 0.399326
2013-11-12 0.079028 0.079028 0.580820 0.459432
2013-11-13 0.858297 0.858297 0.746162 0.457021
p.minor_axis
Index([u'col0', u'col1', u'col2'], dtype=object)
有什么想法吗?
我认为一个选项是添加另一个 minor_axis 的命令。这存在吗?
谢谢,
JM
最佳答案
检查这个以获得解决方案 Extending a pandas panel frame along the minor axis
要完成您的场景,应该是
x = p.transpose(2,0,1)
x['col99'] = 1
p = x.transpose(1,2,0)
p
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: 0 to 1
Major_axis axis: 2013-11-10 00:00:00 to 2013-11-13 00:00:00
Minor_axis axis: col0 to col99
关于pandas - 如何向面板内的所有 DataFrame 添加一列(不要介意使用 for 循环),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20432174/
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!