Usando Openpyxl y python3.5, intenté obtener la primera fila de una hoja de cálculo de Excel usando un subíndice, pero cometí un error. # after getting filename # after loading worksheet # to get the first row of the worksheet first_row = worksheet.rows[0] # I get Traceback (most recent call last): File “”, line 1, […]
Tengo una matriz y quiero escribir una secuencia de comandos para extraer valores que sean más grandes que cero, su número de fila y su número de columna (porque el valor pertenece a eso (fila, columna)), y aquí hay un ejemplo from numpy import * import numpy as np m=np.array([[0,2,4],[4,0,4],[5,4,0]]) index_row=[] index_col=[] dist=[] Quiero almacenar […]
Esta pregunta es similar a esta , pero con una diferencia crucial: la solución a la pregunta vinculada no resuelve el problema cuando el dataframe se agrupa en contenedores. El siguiente código para graficar la distribución relativa de los contenedores de las 2 variables produce un error: import pandas as pd import seaborn as sns […]
Tengo este vector v = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,18,19,20) Quiero eliminar los múltiplos de 2 y 3. ¿Cómo haría esto? Intenté hacer esto pero no trabajo: import numpy as np V = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,18,19,20) Mul3 = np.arange(1,21,3) Mul2 = np.arange(1,21,2) V1 = V [-mul2] V2 = V1 [-mul3]
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], [ […]