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数据框set_index未设置 – python程序员分享

本文介绍了数据框set_index未设置 – python程序员分享,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

我有一个数据框,正在尝试将索引设置为“时间戳”列。当前索引只是一个行号。时间戳格式的示例是: 2015-09-03 16:35:00

我试图设置索引:

df.set_index('Timestamp') 

我没有收到错误,但是当我打印数据框时,索引仍然是行号。如何使用时间戳记作为索引?

参考方案

您需要指定inplace=True,或将结果分配给变量。尝试:

df.set_index('Timestamp', inplace=True, drop=True) 

pandas DataFrame:根据另一列中的布尔值计算总和 – python

我对Python相当陌生,我尝试在pandas中模拟以下逻辑我目前正在循环抛出行,并希望对前几行的AMOUNT列中的值求和,但只求和最后一次看到的“ TRUE”值。实际数据似乎效率低下(我的数据框大约有500万行)?想知道用Python处理这种逻辑的有效方法是什么?逻辑:逻辑是,如果FLAG为TRUE,我想对前几行的AMOUNT列中的值求和,但只求和最后一次…

Pandas Dataframe:在越来越多的列上循环并计算均值和标准差 – python

基本上,我有一个包含20个属性和一个值的表。我想找到std = 0-(即粒度级别完美允许1:1)所需的最少数量的属性。我想建立一个循环如果使用列名进行硬编码,则看起来像这样:for iter in range(1,21): dfcalc = df.groupby("LINE_NUM")["RATIO"].agg([np…

pandas.DataFrame.replace更改列的dtype – python

因此,我试图用np.nan替换数据框中的None值,并注意到在此过程中,即使数据框中的float列的数据类型不包含任何丢失的数据,它们也都更改为object。举个例子:import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({'A':np.nan,'B':1…

重命名默认ID python – python

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Python GPU资源利用 – python

我有一个Python脚本在某些深度学习模型上运行推理。有什么办法可以找出GPU资源的利用率水平?例如,使用着色器,float16乘法器等。我似乎在网上找不到太多有关这些GPU资源的文档。谢谢! 参考方案 您可以尝试在像Renderdoc这样的GPU分析器中运行pyxthon应用程序。它将分析您的跑步情况。您将能够获得有关已使用资源,已用缓冲区,不同渲染状态上…

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