pandas连续n天大于某个值 / 张生荣

pandas计算最大连续间隔的方法

如下所示: 群里一朋友发了一个如上图的问题,解决方法如下 data = {'a':[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'b':[1,2,3,4,5,8,9,10,1 ...

如下所示: # create a dataframe with an integer feature and a categorical string feature demo_df = pd.Dat ...

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1 ...

实际项目中有这样的需求,将某一列的值,映射成类别型的数据,这个时候,需要我们将范围等频切分,或者等距切分. 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况,然后我们选择合适的阈值进行分割. def age ...

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法 ...

目录语法参数结果展示扩展:识别重复值总结语法 df.drop_duplicates(subset = None, keep = 'first', inplace = False, igno ...

目录如何处理DataFrame的inf值 DataFrame有关inf的处理技巧什么是inf? 为什么会产生? 产生inf有什么好处? 产生inf有什么坏处? 怎么处理? 怎么获取到inf的所在位 ...

目录前言 at,iat:选择,获取和更改单个元素的值 loc,iloc:选择,获取和更改单个和多个元素的值选择单个元素的值选择多个元素值选择行/列当行名和列名具有重复值时通过数字和标签指定 ...

目录一. 按列的值对数据排序 1.按某一列的值对数据排序 2. 按多列的值对数据排序 3. key 参数:设置排序时的数据变换函数 4. 修改原数据二. 按行的值对数据排序参考在处理表格型数据 ...

作者|Amanda Iglesias Moreno 编译|VK 来源|Towards Datas Science 从数据帧中过滤数据是清理数据时最常见的操作之一.Pandas提供了一系列根据行和列的位 ...

目录从剪贴板中创建DataFram 将DataFrame划分为两个随机的子集多种类型过滤DataFrame DataFrame筛选数量最多类别处理缺失值一个字符串划分成多列 Series扩展成 ...

目录前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少 ...

一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. ...

pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结 ...

注:以下代码是基于python3.5.0编写的 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # ----- ...

现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个好了,我给的解决方 ...

我遇到的一个小需求,就是希望通过判断pandas dataframe中一列的值在两个条件范围(比如下面代码中所描述的逻辑,取小于u-3ε和大于u+3ε的值),然后取出dataframe中的所有符合条件 ...

这个问题源于在训练机器学习的一个模型时,使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan 报错信息如下: ValueError: np.nan is an invalid document, ...

本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.Pandas模块引入与基本数据结构 2.Series的创建 #!/usr/bin/env p ...

目录 1. ExcelWriter 2. pipe 3. factorize 4. explode 5. squeeze 6. between 7. T 8. pandas styler 9. Pan ...