假设您有时间序列，并且给定序列的前三天和后三天的结果如下：前三天：2020-01-01 Chennai 2020-01-03 Delhi Freq: 2D, dtype: object 后三天：2020-01-07 Pune 2020-01-09 Kolkata Freq: 2D, dtype: object为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -解决方案定义一个序列并将其存储为数据。在起始日期为“2020-01-01”和周期数为 5、频率为“2D”的情况下应用 pd.date_range() 函数，并将其保存为 time_seriestime_series = pd.date_range('2020-01-01', periods = 5, freq ='2D')设置 date.index = time_series使用 data.first(’3D’) 打印前三天并保存它 ... 阅读更多

生成数据框中每一行最大值除以最小值的结果为0 43.000000 1 1.911111 2 2.405405 3 20.000000 4 7.727273 5 6.333333为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -解决方案 1定义一个大小为 30 的数据框，其元素是从 1 到 100 的随机数，并通过 (6, 5) 重塑数组以更改二维数组df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, 30).reshape(6, 5))在 lambda 方法中创建 df.apply 函数以计算 np.max(x)/np.min(x)，其中 axis 为 1，并将其保存为 max_of_min。定义如下：max_of_min = df.apply(lambda x: np.max(x)/np.min(x), axis=1)最后打印 max_of_min示例让我们检查以下 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且每一列的第二小值的结果如下：Id 2 Salary 30000 Age 23为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -解决方案定义一个数据框设置 df.apply() 函数，在其中创建 lambda 函数并设置变量（如 x）以访问所有列并检查表达式为 x.sort_values().unique()[1]，其中 axis 为 0 以返回第二小值，如下所示：result = df.apply(lambda x: x.sort_values().unique()[1], axis=0)示例让我们检查以下代码以更好地理解 -import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Id':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'Salary':[20000, 30000, 50000, ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且缺失值最少的列如下：数据框为： Id Salary Age 0 1.0 20000.0 22.0 1 2.0 NaN 23.0 2 3.0 50000.0 NaN 3 NaN 40000.0 25.0 4 5.0 80000.0 NaN 5 6.0 NaN 25.0 6 7.0 350000.0 26.0 7 8.0 55000.0 27.0 8 9.0 60000.0 NaN 9 10.0 70000.0 24.0 缺失值最少的列为：Id为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 ... 阅读更多

假设您有一个日期范围，并且总工作日的结果如下：日期为：DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10', '2020-01-13', '2020-01-14', '2020-01-15', '2020-01-16', '2020-01-17', '2020-01-20', '2020-01-21', '2020-01-22', '2020-01-23', '2020-01-24', '2020-01-27', '2020-01-28', '2020-01-29', '2020-01-30', '2020-01-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='B') 总天数：23解决方案 1定义一个名为 business_days() 的函数设置 pd.bdate_range() 函数的起始 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且根据 C 顺序和 F 顺序展平记录的结果如下：flat c_order: [10 12 25 13 3 12 11 14 24 15 6 14] flat F_order: [10 25 3 11 24 6 12 13 12 14 15 14]解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个数据框在 order=’C’ 的情况下应用 df.values.ravel() 函数，并将其保存为 C_order，C_order = df.values.ravel(order='C')在 order=’F’ 的情况下应用 df.values.ravel() 函数，并将其保存为 F_order，F_order = df.values.ravel(order='F')示例让我们检查以下代码以更好地理解 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且包含元组值的 OrderedDict 的结果如下 -OrderedDict([('Index', 0), ('Name', 'Raj'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 80)]) OrderedDict([('Index', 1), ('Name', 'Ravi'), ('Age', 12), ('City', 'Delhi'), ('Mark', 90)]) OrderedDict([('Index', 2), ('Name', 'Ram'), ('Age', 13), ('City', 'Chennai'), ('Mark', 95)])解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个数据框设置 for 循环以使用 df.itertuples() 函数访问所有行，在其中设置 name=’stud’for row in df.itertuples(name='stud')使用 rows._asdict() 函数将所有行转换为包含元组值的 OrderedDict，并将其保存为 dict_row。最后打印值，dict_row = row._asdict() print(dict_row)示例让我们检查 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且调整后的和未调整的 EWM 的结果如下 -adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.750000 12.750000 2 2.615385 12.230769 3 2.615385 13.425000 4 4.670213 14.479339 non adjusted ewm: Id Age 0 1.000000 12.000000 1 1.666667 12.666667 2 2.555556 12.222222 3 2.555556 13.407407 4 4.650794 14.469136解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个数据框使用 df.ewm(com=0.5).mean() 计算延迟为 0.5 的调整后的 ewm。df.ewm(com=0.5).mean()使用 df.ewm(com=0.5).mean() 计算延迟为 0.5 的未调整的 ewm。df.ewm(com=0.5, adjust=False).mean()示例import numpy as np import pandas as pd df ... 阅读更多

解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个数据框在 method=’linear’、limit_direction =’forward’ 和填充 NaN limit = 2 的情况下应用 df.interpolate 函数df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2)示例import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5], "Age":[12, 12, 14, 13, None], "Mark":[80, 90, None, 95, 85], }) print("数据框为：",df) print("插值缺失值：") print(df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2))输出数据框为： Id Age Mark 0 1.0 12.0 80.0 1 2.0 12.0 90.0 2 3.0 14.0 NaN 3 NaN 13.0 95.0 4 5.0 NaN 85.0 插值缺失值： Id Age Mark 0 1.0 12.0 80.0 1 2.0 12.0 90.0 2 3.0 14.0 92.5 3 4.0 13.0 95.0 4 5.0 13.0 85.0

假设你有一个数据框，重命名轴的结果如下：重命名索引：索引    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0    14.0   NaN    3    NaN    13.0   95.0    4    5.0    NaN    85.0解决方案为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作：定义一个数据框在轴名称为“index”且axis=1的情况下应用df.rename_axis()函数df.rename_axis('index',axis=1)示例import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],                      "Age":[12, 12, 14, 13, None],                      "Mark":[80, 90, None, 95, 85],                   }) print("Dataframe is:",df) print("Rename index:") df = df.rename_axis('index',axis=1) print(df)输出Dataframe is:    Id    Age    Mark 0 1.0    12.0   80.0 1 2.0    12.0   90.0 2 3.0    14.0   NaN 3 NaN    13.0   95.0 4 5.0    NaN    85.0 Rename index: index    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0    14.0   NaN    3    NaN    13.0   95.0    4    5.0    NaN    85.0