Tengo un dataframe de series de tiempo de la forma: rng = pd.date_range(‘1/1/2013′, periods=1000, freq=’10min’) ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng) ts = ts.to_frame(name=None) Necesito hacerle dos cosas: Paso 1: modifique el índice, de modo que cada día comience a las 17:00:00 del día anterior. Hago esto usando: ts.index = pd.to_datetime(ts.index.values + np.where((ts.index.time >= datetime.time(17)), pd.offsets.Day(1).nanos, 0)) […]
Tengo el siguiente df col1 col2 col3 ababab 1 … 2 3 y simplemente no puedo descubrir cómo soltar un solo ‘subnivel’, por ejemplo, df.col1.a Puedo df.col1.drop(‘a’, axis=1) , pero la reasignación como df.col1=df.col1.drop(‘a’, axis=1) falla. La estructura lógica df.colums entiendo, pero ¿cómo debo modificarla?
En Numpy (y Python en general, supongo), ¿cómo se almacena un índice de sector, como (…, 0, :), para pasarlo y aplicarlo a varios arreglos? Sería bueno, digamos, poder pasar un índice de división hacia y desde las funciones.
Estoy usando Python3.5 y estoy trabajando con pandas. He cargado datos de stock de yahoo finance y he guardado los archivos en csv. Mis DataFrames cargan estos datos desde el csv. Esta es una copia de las diez filas del archivo csv que es mi DataFrame Date Open High Low Close Volume Adj Close 1990-04-12 […]
Yo uso Python con numpy . Tengo una gran variedad de índices a : >>> a array([[5, 7], [12, 18], [20, 29]]) >>> type(a) Tengo una gran cantidad de índices b : >>> b array([[2, 4], [8, 11], [33, 35]]) >>> type(b) Necesito unir una matriz a con una matriz b : a + b […]
En relación con esta pregunta , me encontré con un comportamiento de indexación a través de matrices booleanas y de difusión que no entiendo. Sabemos que es posible indexar una matriz NumPy en 2 dimensiones utilizando índices enteros y difusión. Esto se especifica en los documentos : a = np.array([[ 0, 1, 2, 3], [ […]
Tengo algo como m = array([[1, 2], [4, 5], [7, 8], [6, 2]]) y select = array([0,1,0,0]) Mi objective es result = array([1, 5, 7, 6]) Intenté _ix mientras leía en Simplfy row AND column extract , numpy , pero esto no resultó en lo que quería. ps. Cambie el título de esta pregunta si […]
Tengo 2 marcos de datos con columnas idénticas pero diferentes índices de fecha y hora. Quiero volver a muestrear uno de ellos para usar el índice del otro y reenviar los datos del uno en cualquier fecha en el índice del otro en el que no había datos. import pandas as pd import numpy as […]
Tengo un dataframe de pandas y una gran cantidad de valores de ese dataframe. Tengo el índice de una columna específica y ya tengo el índice de fila de un valor importante. Ahora necesito obtener el nombre de la columna de ese valor particular de mi dataframe. Después de buscar en las documentaciones, descubrí que […]
Tengo una matriz NumPy arr y una máscara (inversa) de mask . Por simplicidad, asummos que ambos son 1d. Quiero cambiar el valor n no enmascarado en arr . Un ejemplo: import numpy as np arr = np.arange(5) mask = np.array((True, False, True, True, False)) Desafortunadamente, arr[mask][-1] = 100 que esperaba volver array([0, 1, 2, […]