Вопросы Теги

Временной ряд Pandas показывает NaN после преобразования записей в число с плавающей точкой

//Add click event for any child div of div = grid
$(document).ready(function(){
    $('.grid').on('click', 'div', function(e){
          GetGridElementsPosition($(this).index()); //Pass in the index of the clicked div
    //Relevant to its siblings, in other words if this is the 5th div in the div = grid
    });
});

function GetGridElementsPosition(index){
    //Get the css attribute grid-template-columns from the css of class grid
    //split on whitespace and get the length, this will give you how many columns
    const colCount = $('.grid').css('grid-template-columns').split(' ').length;

    const rowPosition = Math.floor(index / colCount);
    const colPosition = index % colCount;

    //Return an object with properties row and column
    return { row: rowPosition, column: colPosition } ;
}
2
задан ragzputin 19 January 2019 в 05:25
поделиться

1 ответ

Здесь лучше использовать set_index : 

s1354Ser = bus1354.set_index('Timestamp')['Speed']

Пример : 

bus1354 = pd.DataFrame(
        {'Timestamp':['08:38:00:009','08:38:00:013','08:38:00:019'],
        'Speed':[42,42,43]})


print (bus1354)
      Timestamp  Speed
0  08:38:00:009     42
1  08:38:00:013     42
2  08:38:00:019     43

bus1354['Timestamp'] = pd.to_datetime(bus1354['Timestamp'].str[:7])
bus1354['Speed'] = bus1354['Speed'].astype(float)

s1354Ser = bus1354.set_index('Timestamp')['Speed']
print (s1354Ser)
Timestamp
2019-01-19 08:38:00    42.0
2019-01-19 08:38:00    42.0
2019-01-19 08:38:00    43.0
Name: Speed, dtype: float64

Отсутствующие значения в вашем Решение проблемы выравнивания данных: 

#sample data
df = pd.DataFrame(
        {'a':[0,2,3],
         'b':[41,42,43]})


print (df)
   a   b
0  0  41
1  2  42
2  3  43

Если проверить индекс исходных данных: 

print (df.index.tolist())
[0, 1, 2]

И значения столбца a, используемые для нового индекса: 

print (df['a'].tolist())
[0, 2, 3]
[ 1122] Затем Series конструктор, если возможно, выровняет данные - старый индекс из исходного по новому индексу из столбца a, если значение не существует, создаются NaN с: 

s = pd.Series(df['b'], index=df['a'])
print (s)
a
0    41.0 <-align by 0 from original index
2    43.0 <-align by 2 from original index
3     NaN <- not exist 3, so NaN
Name: b, dtype: float64

Но если преобразовать значения Speed к numy 1d массиву по values , тогда массив не имеет индекса, подобного Series: 

s1354Ser = pd.Series(bus1354['Speed'].values, index=bstimeRng)

s = pd.Series(df['b'].values, index=df['a'])
print (s)
a
0    41
2    42
3    43
dtype: int64
0
ответ дан jezrael 19 January 2019 в 05:25
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: