假設您有一個數據框，將索引正向和反向移動兩個週期的意思是，正向移動三個週期                     Id Age 2020-01-01 00:00:00 NaN NaN 2020-01-01 12:00:00 NaN NaN 2020-01-02 00:00:00 1.0 10.0 2020-01-02 12:00:00 2.0 12.0 2020-01-03 00:00:00 3.0 14.0 反向移動三個週期                     Id Age 2020-01-01 00:00:00 3.0 14.0 2020-01-01 12:00:00 4.0 11.0 2020-01-02 00:00:00 5.0 13.0 2020-01-02 12:00:00 NaN NaN 2020-01-03 00:00:00 NaN NaNSolutionTo ... 閱讀更多

假設您有一個數據框，刪除第一行重複行的結果如下：    Id Age 0    1 12 3    4 13 4    5 14 5    6 12 6    2 13 7    7 16 8    3 14 9    9 15 10  10 14Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個數據框在 Id 和 Age 列中應用 drop_duplicates 函式，然後將 keep 初始值設定為 'last'。df.drop_duplicates(subset=['Id', 'Age'], keep='last')將結果儲存在相同的資料框中並列印它示例讓我們看看下面的實現以更好地理解 -import pandas ... 閱讀更多

假設您有一個數據框，從分組資料計算協方差及其對應列的結果如下：分組資料的協方差為：                  mark1       mark2 subjects maths    mark1    25.0    12.500000          mark2    12.5    108.333333 science  mark1    28.0    50.000000          mark2    50.0    233.333333 兩列之間的分組資料的協方差：subjects maths    12.5 science  50.0 dtype: float64Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個數據框在資料框科目中應用 groupby 函式 ... 閱讀更多

我們可以使用 melt()、stack()、unstack() 和 pivot() 函式重塑資料框。解決方案 1定義一個數據框。應用 melt() 函式將寬資料框列轉換為行。它定義如下，df.melt()示例讓我們看看下面的程式碼以更好地理解 -import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Id':[1, 2, 3], 'Age':[13, 14, 13], 'Mark':[80, 90, 85]}) print("資料框為：", df) print(df.melt())輸出Dataframe is:  Id Age Mark 0 1 13   80 1 2 14   90 2 3 13   85 variable value 0    Id    1 1    Id    2 2    Id    3 3   Age    13 4   ... 閱讀更多

假設您有一個包含時間序列資料的資料框，截斷後的資料結果如下：截斷前： Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 截斷後： Id time_series 1 2 2020-01-12Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個數據框。在 start='01/01/2020'、periods = 10 中建立 date_range 函式並分配 freq = 'W'。它將從給定的開始日期生成十個日期到下一個每週開始日期，並將其儲存為 df['time_series']。df['time_series'] ... 閱讀更多

假設您有序列，並且滯後 2 的自相關結果如下：序列為：0    2.0 1    10.0 2    3.0 3    4.0 4    9.0 5    10.0 6    2.0 7    NaN 8    3.0 dtype: float64 序列相關性：   -0.4711538461538461 帶滯後的序列相關性：   -0.2933396642805515Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個序列使用以下方法查詢序列自相關，series.autocorr()計算滯後=2 的自相關如下，series.autocorr(lag=2)示例讓我們看看下面的程式碼以更好地理解，import pandas as pd import numpy as np series = ... 閱讀更多

假設您有一個數據框，將資料框匯出到 pickle 檔案並從檔案中讀取內容的結果如下：匯出到 pickle 檔案：從 pickle 檔案讀取內容：  Fruits    City 0 Apple    Shimla 1 Orange   Sydney 2 Mango    Lucknow 3 Kiwi    WellingtonSolution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個數據框。將資料框匯出為 pickle 格式，並將其命名為“pandas.pickle”，df.to_pickle('pandas.pickle')從“pandas.pickle”檔案中讀取內容並將其儲存為結果，result = pd.read_pickle('pandas.pickle')示例讓我們看看下面的實現以更好地理解，import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Fruits': ... 閱讀更多

假設您在檔案中儲存了以下 JSON 樣本資料，如 pandas_sample.json{    "employee": {       "name": "emp1",       "salary": 50000,       "age": 31    } }轉換為 csv 後的結果如下：, employee age, 31 name, emp1 salary, 50000Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -建立 pandas_sample.json 檔案並存儲 JSON 資料。從檔案中讀取 json 資料並將其儲存為資料。data = pd.read_json('pandas_sample.json')將資料轉換為資料框df = pd.DataFrame(data)Apple df.to_csv 函式將資料轉換為 csv 檔案格式，df.to_csv('pandas_json.csv')示例讓我們看看下面的實現 ... 閱讀更多

假設您有時間序列，並且最大的月末頻率的結果如下：DataFrame 為： Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 最大的月末頻率：              Id time_series time_series 2020-01-31    4 2020-01-26 2020-02-29    8 2020-02-23 2020-03-31    10 2020-03-08Solution為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個數據框，其中有一列，d = {'Id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]} ... 閱讀更多

假設我們已經儲存了 pandas.csv 檔案，並將其匯出為 Html 格式解決方案為了解決這個問題，我們將按照以下步驟操作 -使用 read_csv 方法讀取 csv 檔案，如下所示 -df = pd.read_csv('pandas.csv')使用檔案物件以寫入模式建立新的檔案 pandas.html，f = open('pandas.html', 'w')宣告結果變數以將資料框轉換為 html 檔案格式，result = df.to_html()使用檔案物件寫入結果中的所有資料。最後關閉檔案物件，f.write(result) f.close()示例讓我們看看下面的實現來更好地理解 -import pandas as pd df = pd.read_csv('pandas.csv') print(df) f = open('pandas.html', 'w') result ... 閱讀更多