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如何dynamic更新ipython笔记本中的一个循环（在一个单元格内）
环境：Python 2.7，matplotlib 1.3，IPython笔记本1.1，linux，chrome。 代码位于一个单独的input单元格中，使用–pylab=inline 我想使用IPython笔记本和pandas来消耗一个stream，并dynamic更新每5秒的情节。 当我使用print语句以文本格式打印数据时，它工作得很好：输出单元只是保持打印数据和添加新行。 但是，当我试图绘制数据（然后在一个循环中更新它），该图不会显示在输出单元格中。 但是，如果我删除循环，只需绘制一次。 它工作正常。 然后我做了一些简单的testing： i = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='s') while True: plot(pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i)) #pd.Series(data=np.random.randn(100), index=i).plot() also tried this one time.sleep(5) 输出不会显示任何东西，直到我手动中断进程（ctrl + m + i）。 并且在我中断之后，图表正确显示为多条重叠线。 但是我真正想要的是每5秒显示并更新一次（或每当plot()函数被调用，就像我上面提到的print语句输出一样，这很好）。 只在细胞完成后显示最终的图表是不是我想要的。 我甚至试图在每个plot()之后明确添加draw（）函数，等等。 不知道如何通过IPython笔记本中的一个单元格内的for / while循环来dynamic更新图表。
python从DataFrame制作热图
我有一个从Python的pandas包生成的数据框。 如何使用pandas包中的DataFrame生成热图。 import numpy as np from pandas import * Index= ['aaa','bbb','ccc','ddd','eee'] Cols = ['A', 'B', 'C','D'] df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index= Index, columns=Cols) >>> df ABCD aaa 2.431645 1.248688 0.267648 0.613826 bbb 0.809296 1.671020 1.564420 0.347662 ccc 1.501939 1.126518 0.702019 1.596048 ddd 0.137160 0.147368 1.504663 0.202822 eee 0.134540 3.708104 0.309097 1.641090 >>>
如何将单独的Pandas DataFrame作为子图进行绘制？
我有几个pandas数据框共享相同的价值规模，但有不同的列和索引。 当调用df.plot() ，我得到单独的graphics图像。 我真正想要的是把他们全部放在同样的情节下，但不幸的是我没有想出一个解决scheme，并且非常感谢他们的帮助。
如何将pandas数据框中的date转换为“date”数据types？
我有一个pandas数据框，其中的一列包含格式为“YYYY-MM-DD”的datestring，例如“2013-10-28”。 此刻，列的dtype是“对象”。 如何将列值转换为Pandasdate格式？
pandas可以自动识别date吗？
今天，我感到非常惊讶的是，从数据文件（例如）读取数据时，pandas能够识别值的types： df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3']) 例如，可以通过这种方式检查： for i, r in df.iterrows(): print type(r['col1']), type(r['col2']), type(r['col3']) 在特定的整数，浮游物和string被正确识别。 不过，我有一个具有以下格式的date的列： 2013-6-4 。 这些date被认为是string（而不是Pythondate对象）。 有什么方法可以将“pandas”学习到认可的date？
pythonpandas数据框到字典
我有一个两列的数据框，并打算将其转换为Python字典 – 第一列将是关键，第二将是价值。 先谢谢你。 dataframe： id value 0 0 10.2 1 1 5.7 2 2 7.4
在Pandas数据框中查找唯一值，而不考虑行或列的位置
我有一个pandas数据框，我想find该数据框中的所有唯一值…不pipe行/列。 如果我有一个10 x 10的数据框，并假设他们有84个独特的值，我需要find他们 – 不是计数。 我可以创build一个集合并通过遍历数据框的行来添加每行的值。 但是，我觉得这可能是低效的（不能certificate这一点）。 有没有一种有效的方法来find它？ 有没有预定义的function？
pandas：没有。 最大行数
我有一个问题，查看下面的DataFrame ： n = 100 foo = DataFrame(index=range(n)) foo['floats'] = np.random.randn(n) foo 问题是它不会在ipython笔记本中按默认打印所有行，但是我必须切片来查看结果行。 即使以下选项也不会改变输出： pd.set_option('display.max_rows', 500) 有谁知道如何显示整个数组？
将Pandas Column转换为DateTime
在pandas DataFrame中有一个字段是以string格式导入的。 它应该是一个date时间variables。 如何将其转换为date时间列，然后根据date进行过滤。 例： DataFrame名称： raw_data 列名： Mycol 列中的值格式： '05SEP2014：00：00：00.000'
在pandas中混洗/置换DataFrame
什么是一个简单而有效的方法来按照行或列的方式在pandas中混洗数据框？ 即如何编写一个函数shuffle(df, n, axis=0) ，它取一个dataframe，一个shuffle(df, n, axis=0)数n和一个轴（ axis=0是行， axis=1是列）并返回一个dataframe的副本已经洗牌了n次。 编辑 ：关键是要做到这一点，而不会破坏数据框的行/列标签。 如果你只是洗牌df.index丢失所有的信息。 我希望得到的df与原来的相同，除了行的顺序或列的顺序不同。 编辑2 ：我的问题不清楚。 当我说洗牌行，我的意思是独立洗牌每一行。 所以，如果你有两个列a和b ，我希望每一行都是自己洗牌的，所以如果你只是重新sorting每一行，就没有a和b之间的相同关联。 就像是： for 1…n: for each col in df: shuffle column return new_df 但希望比天真的循环更有效。 这对我不起作用： def shuffle(df, n, axis=0): shuffled_df = df.copy() for k in range(n): shuffled_df.apply(np.random.shuffle(shuffled_df.values),axis=axis) return shuffled_df df = pandas.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10)}) shuffle(df, 5)
