Рисунок из группы по структуре данных [дубликат]
Пакет Visual Studio NuGet необходимо обновить для новой версии набора инструментов
У меня просто возникла проблема с подключением libpng с Visual Studio 2013. Проблема в том, что в файле пакета были только библиотеки для Visual Studio 2010 и 2012.
Правильное решение - надеяться, что разработчик выпустит обновленный пакет и затем обновит его, но он работал для меня, взломав дополнительную настройку для VS2013, указав на файлы библиотеки VS2012.
Я отредактировал пакет (в папке packages внутри каталога решения), найдя packagename\build\native\packagename.targets и внутри этого файла, скопировав все секции v110. Я изменил v110 на v120 в полях условий только очень осторожно, чтобы пути с именами файлов были все как v110. Это просто позволило Visual Studio 2013 подключиться к библиотекам на 2012 год, и в этом случае он работал.
2 ответа
Просто вызовите reset_index():
In [130]: s
Out[130]:
0 1
1999-03-31 SOLD_PRICE NaN
1999-06-30 SOLD_PRICE NaN
1999-09-30 SOLD_PRICE NaN
1999-12-31 SOLD_PRICE 3
2000-03-31 SOLD_PRICE 3
Name: 2, dtype: float64
In [131]: s.reset_index()
Out[131]:
0 1 2
0 1999-03-31 SOLD_PRICE NaN
1 1999-06-30 SOLD_PRICE NaN
2 1999-09-30 SOLD_PRICE NaN
3 1999-12-31 SOLD_PRICE 3
4 2000-03-31 SOLD_PRICE 3
Существует множество способов удаления столбцов:
Дважды нажмите reset_index() и укажите столбец:
In [136]: s.reset_index(0).reset_index(drop=True)
Out[136]:
0 2
0 1999-03-31 NaN
1 1999-06-30 NaN
2 1999-09-30 NaN
3 1999-12-31 3
4 2000-03-31 3
Удалите столбец после сброса индекса:
In [137]: df = s.reset_index()
In [138]: df
Out[138]:
0 1 2
0 1999-03-31 SOLD_PRICE NaN
1 1999-06-30 SOLD_PRICE NaN
2 1999-09-30 SOLD_PRICE NaN
3 1999-12-31 SOLD_PRICE 3
4 2000-03-31 SOLD_PRICE 3
In [139]: del df[1]
In [140]: df
Out[140]:
0 2
0 1999-03-31 NaN
1 1999-06-30 NaN
2 1999-09-30 NaN
3 1999-12-31 3
4 2000-03-31 3
Вызов drop() после сброса:
In [144]: s.reset_index().drop(1, axis=1)
Out[144]:
0 2
0 1999-03-31 NaN
1 1999-06-30 NaN
2 1999-09-30 NaN
3 1999-12-31 3
4 2000-03-31 3
Затем, после сброса индекса, просто переименовать столбцы
In [146]: df.columns = ['Date', 'Sales']
In [147]: df
Out[147]:
Date Sales
0 1999-03-31 NaN
1 1999-06-30 NaN
2 1999-09-30 NaN
3 1999-12-31 3
4 2000-03-31 3
Когда вы используете двойные скобки, например
H3 = H2[['SOLD_PRICE']]
H3, становится DataFrame. Если вы используете одиночные скобки,
H3 = H2['SOLD_PRICE']
, то H3 становится серией. Если H3 является серией, то результат, который вы хотите, следует естественным образом:
import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='M')
H2 = pd.DataFrame(np.arange(len(rng)), index=rng, columns=['SOLD_PRICE'])
H3 = H2['SOLD_PRICE']
H5 = H3.resample('Q', how='count')
H6 = pd.rolling_mean(H5,4)
print(H6.head())
дает
2011-03-31 NaN
2011-06-30 NaN
2011-09-30 NaN
2011-12-31 3
2012-03-31 3
dtype: float64
-
1– Phillip Cloud 4 September 2013 в 22:48
-
2– dartdog 4 September 2013 в 22:57
-
3– dartdog 4 September 2013 в 23:20