我正在使用以下代码将websocket中的数据流到python应用程序中:
wsClient = GDAX.WebsocketClient(url="wss://ws-feed.gdax.com", products="LTC-USD")
wsClient.start()
我很难把wsClient.start()的结果保存到熊猫的数据里。不清楚为什么记录没有附加到这一行代码中,请任何人帮助我理解为什么不:
df1 = pd.DataFrame()
for i in wsClient.start():
df1.append(wsClient.start(
我在pandas里有这个
a b c
0 A 1 6
1 A 2 5
2 B 3 4
3 B 4 3
4 B 5 2
5 C 6 1
我想把它变成这样:
a b c
0 A [1, 2] [6, 5]
1 B [3, 4, 5] [4, 3, 3]
2 C [6] [1]
执行此操作的最有效方法是什么?
我在熊猫里有个数据帧
val1 val2 val3 time
a b c 0
d e f 5
g h i 7
j k l 4
c a q 9
m e t 2
g n y 1
v k l 0
和timesteps = [0, 3, 8]
我想创建一个新列,它是timesteps中小于row["time"]的elemet的最大值。例如,这里的新列将是[0,3,3,3,8,0,0,0]
最好的方法是什么?
在熊猫df中,我有一个列['name'],其中包含各种操作系统分类,如'Windows 7', 'Windows 10', 'Linux', 'Mobile iOS 9.1', 'OS X 10.12'等,这些都是字符串。
我希望使用这个函数创建一个新的列['type'],它将是一个更通用的版本:
def name_group(row):
if 'Windows' in row:
name = 'Microsoft Windows
我有这个功能
def dec(x):
"""Convert to Decimal and remove exponent and trailing zeros"""
if not x:
return Decimal(0)
if not isinstance(x, Decimal):
x = Decimal(str(x))
return x.quantize(Decimal(1)) if x == x.to_integral() else x.normalize()
在熊猫里我会做的