Максим Припадчев

Ну вот с кодом куда понятнее. Во первых я бы убрал весь код. И читал бы из json прямиком в pandas фрейм. Методом read_json() либо json_normalize(). И затем бы выбрал подсет на основе тех условий что мне нужно. Это вообще вместо всего кода, что ты дал.

Если же по коду, то объвляешь список до цикла пусть будет tank = [], и затем где у тебя print(tank_value) делаешь tank.append(tank_value). Затем естественно вне цикла после твоего кода

df = pd.DataFrame({
    'tank_value':tank
})

В принципе все. Но это плохой способ, правильно вообще не процессировать данные python циклами и читать весь json в фрейм и потом делать выборку из него.

pip install -U sqlalchemy или на случай если нужны определенные версии pip install package_name==version.
Где package_name имя библиотеки и version - его версия.

Ну смотри это происходит потому что мы ставим индексом ИМЯ и его же меняем, можно ли это обойти, конечно элементарно. Все оставляешь как есть вот здесь добавляем параметр

df = pd.read_csv('directory2.csv').set_index('Имя', drop=False).rename_axis('_Имя', axis=0)

что бы у нас колонка имя не пропадала, и меняем имя у индекса, что бы он отличался от имени колонки.
ну и при записи в файл индекс не пишем что бы ничего не дублировалось.
df.to_csv('directory2.csv', index=False)

Так будет работать, как ты хочешь. Ну а вообще подумай над созданием колонки которую ты будешь ставить в индекс, что бы она была уникальная.

И будь внимателен при парсинге ввода, там где указываешь имена колонок, если ты введешь колонку которой нет он ее просто добавит новой и все. df.columns должен содержать fields_to_change, по этому может добавочный небольшой защитный код написать придется, что бы например регистры не перепутались, пробелы лишние не оказались, можешь даже проверку ввести на ввод что пользователь ввел существующие колонки. Имена колонок лежат в df.columns

Это не проблема pandas, здесь iloc или любой другой метод не при чем. Это проблема как это число показывается в консоли. Не все числа возможно представить с двумя точками после запятой.

bad_rounding_result = pivot_table_type_of_expenses.iloc[6, 1]
df1 = pd.DataFrame({'A':[bad_rounding_result]})
print(df1) 
print(df1.iloc[0,0])

В df1 оно будет нормально, будешь доставать будет вот такое. Если тебе надо после вычеслений рапортовать это где то ну отформатируй его строкой да и все.

1. Почему не работает. Потому что concat принимает список с фреймами или series'ами. Твой объект это список с кортежами, а должен быть список с фреймами.
Раньше, я так понимаю ты использовал пустой датафрейм и к нему в цикле конкатенировал словарь. Если раньше твой код работал то и сейчас ты можешь собрать список словарей и создать из них фрейм. Например

d1 = {'A':1,'B':2}
d2 = {'A':3,'B':4}
df = pd.DataFrame.from_records([d1,d2])

собирашь в список словари и по этом передаешь методу from_records. Это вместо concat. Если хочется работать с concat. То при каждой итерации ты создаешь отдельный фрейм с данными и одинаковыми колонками, собираешь эти фреймы в список и потом concat будет прекрасно работать например.

dfs = []
for i in range(3):
    df = pd.DataFrame({
        'A':np.random.randn(4),
        'B':np.random.choice(['green','blue','white'], 4)
    })
    dfs.append(df)
final_df = pd.concat(dfs,ignore_index=True)

Принцип должен быть тебе понятен, естественно со своими данными реализуй.

Ну смотри скажу прямо задачка для общего кейса безнадежная надо менять вводные, потому что с одной стороны мы можем создать категории например ОГСЭ но затем у них еще и индексы 01, 02 и т.д., для того куска что ты дал я сделал, ну как общее решение это надо на уровне дизайна проблемы решать.

cat = pd.Categorical(df['Шифр дисциплины'].str.split('.').str[0], 
categories=['ОГСЭ','ЕН','ОПЦ','МДК','УП','ПМ','ПП'])
print(df
 .groupby(cat)
 .apply(lambda x: x.sort_values('Шифр дисциплины', key = lambda x: x.str.split('.').str[1]))
 .reset_index(drop=True)
)

По решению, трюк следующий, создаем категории, они имеют порядок индекс. Когда, мы группируем groupby он СОРТИРУЕТ по умолчанию, и затем мы сортируем снова. То есть хитрость в том что бы впихнуть двойную сортировку, сначала по категориям а потом по цифрам внутри каждой категории.

Кстати имей ввиду во второй своей попытке ты был на правильном направлении и задачка вполне себе типичная, только вместо твоего кода надо писать вот так

cat = pd.Categorical(df['Шифр дисциплины'].str.split('.').str[0], 
categories=['ОГСЭ','ЕН','ОПЦ','МДК','УП','ПМ','ПП'])
df.sort_values(by=['Шифр дисциплины'],key= lambda x: cat)

Результат будет, как у тебя только кода меньше и без всяких созданий временных колонок.

Но повторюсь, для общего кейса на уровне дизайна надо работать, такие сложные парсинги внутри колонок это плохо. Pandas он конечно может все (что помещается в память) но лучше для полезных задач его использовать.

Из коробки решения нет не для одной из твоих проблем. Ему нужен индекс, для того что бы сохранять иерархическую структуру.

Можно ли это обойти, ну в программировании можно много чего обойти, вопрос а НУЖНО ли это, так или иначе, если хочется НЕНУЖНЫХ изобретений, то можно разбить проблему на две части отдельно писать иерархический header, отдельно данные, чего я бы на практике я не делал (чревато тем что, таблица "сдвинется куда нибудь") и вот тогда действительно проблематично.

Удалить только пропущенную строку можно "относительно" безопасно.

def write(df, xl_writer, startrow = 0,**kwargs):
   
    df.drop(df.index).to_excel(xl_writer, startrow = startrow,**kwargs)
    df.to_excel(xl_writer, startrow = startrow + 1,header = False,**kwargs)
    
writer = pd.ExcelWriter("test_only_removed_empty_row.xlsx",engine='xlsxwriter')
write(df, writer, sheet_name = 'Лист1')
writer.close()

Это более менее безопасно, удаление индекса все еще возможно, но приходится начинать ловить сдвиги, для общего случая ТАК ДЕЛАТЬ НЕЛЬЗЯ. Так или иначе, ужасная функция которая сделает это вот

def write(df, xl_writer, startrow = 0,startcol=0,**kwargs):
   
    df.drop(df.index).to_excel(xl_writer, startrow = startrow,startcol=startcol,**kwargs)
    df.droplevel(0,axis=1).to_excel(xl_writer, startrow = startrow + 2, startcol=startcol+1,header = False,index=False,**kwargs)
    
writer = pd.ExcelWriter("bad_practice.xlsx",engine='xlsxwriter')
write(df, writer, sheet_name = 'Лист1')
writer.close()

Ну и в завершение, повторюсь, написание иерархических колонок, без индекса (index=False). Попросту выдает ошибку NotImplemented (Это не поддерживается текущим API). А вот такие "решения", как я продемонстрировал сомнительны. И да возможно, если не уставлен, придется установить xlsxwriter, или убрать параметр engine, что бы он использовал свой, там openpyxl по умолчанию стоит.

В общем ждать ответа, на мой комментарий времени нет, если замена всегда одинаковая то вот так.

import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame(np.where(dataframe_1 != dataframe_2, 'Ваше значение',dataframe_1), columns = dataframe_1.columns)

если значения которые отличаются нужно выбрать из второго датафрейма то вот так.

import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame(np.where(dataframe_1 != dataframe_2, dataframe_2,dataframe_1), columns = dataframe_1.columns)

Ну смотри, первое ты говоришь количество строк 90, при этом формируешь временную последовательность, на 90 дней при этом у тебя есть желание иметь данные с повторяющемеся днями по количеству артистов их их песен, в примере ты приводишь 3 артиста по 3 песни на каждые то есть 9 ЗАПИСЕЙ на каждый день или 90 * 9 = 810 СТРОК.

Второе ты показываешь желаемый результат для одно дня только надо так делать для временной последовательности. И в нем собственно ты и подтверждаешь, мою мысль выше. Что строчек, будет больше чем 90.

Код, конечно я написал, грязноват он можно подправить конечно, я на это время тратить не буду.

import pandas as pd
import numpy as np

songs = {
    'ANNA ASTI': ['Девочка танцуй','Грустный дэнс','Гармония'],
    'Три дня дождя': ['Демоны','Где ты','Перезаряжай'],
    'MACAN': ['Кино','Пополам','Бенз'],
}

NUMBER_OF_DAYS = 3
LENGTH_OF_FINAL_FRAME = sum(len(value) for value in (songs.values())) * NUMBER_OF_DAYS

dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=NUMBER_OF_DAYS, freq='1D')

artists = []
for key, value in songs.items():
    artists += [key] * len(value)

dates_and_artists = []
for date in dates:
    for artist in artists:
        dates_and_artists.append((date,artist))

songs_arr = np.array(list(songs.values()) * NUMBER_OF_DAYS).reshape(-1,1)




data = np.concatenate([np.array(dates_and_artists), 
                       songs_arr, 
                       np.random.randint(3000,1_000_000,LENGTH_OF_FINAL_FRAME).reshape(-1,1)], axis=1)

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Date','Artist','Track','Start'])
df

Ну в целом там все понятно, сначала собираем артистов, по количеству песен, затем добавляем дату к каждой такой записи, затем все это дело в массив, плюс выбираем случайно, количество прослушиваний (обрати внимание это для каждой песни выбирается, а не для каждого дня), если надо подправь, я ориентиероваля на твой фрейм который представил как результат.

Код для любого количества артистов и песен у них ну и количество дней тоже сколько надо задашь. NUMBER_OF_DAYS. Поменяй да и все.

ДОПОЛНЕНИЕ К ОТВЕТУ
Как и обещал, подработал я свое решение, так как оно должно быть, меньше кода, быстрее и больше функциональности.

from itertools import chain
import pandas as pd
import numpy as np


songs = {
    'ANNA ASTI': ['Девочка танцуй','Грустный дэнс','Гармония'],
    'Три дня дождя': ['Демоны','Где ты','Перезаряжай'],
    'MACAN': ['Кино','Пополам','Бенз'],
}

NUMBER_OF_DAYS = 3
NUMBER_OF_SONGS_PER_DAY = sum(len(value) for value in (songs.values()))
STARTING_DATE = '2023-01-01'

dates = pd.date_range(STARTING_DATE, periods=NUMBER_OF_DAYS, freq='1D')
artists = list(chain(*[[key] * len(value) for key, value in songs.items()]))
songs_per_day = list(chain(*songs.values()))

index = pd.MultiIndex.from_product([dates,artists],names=['Date','Artist'])

df = pd.DataFrame({
    'Songs':songs_per_day * NUMBER_OF_DAYS,
    'Start':np.random.randint(3000,1000000,NUMBER_OF_DAYS * NUMBER_OF_SONGS_PER_DAY),
    
}, index=index).reset_index()

df

Вот это хороший читабельный pandas код, теперь я спокоен, а то вопрос то решил, но просто в лоб, а не так как следует.

кстати обрати внимание, если запустишь код без reset_index(), у тебя будет многоуровневый индекс, посмотри как обращаться к любому из уровней индекса в документации. Ну и посмотри все созданные мною списки, что бы посмотреть идею, как я декомпозировал задачу. Потому что задачу ты задал хорошую, по сути дела словарь это неполная запись за день, из которой нужно формировать данные.

Ну во первых append метод запрещен и будет удален, так что его не используем. Если в двух словах то преобразовать во фрейм и конкатенировать, ну а если не в двух то вот.
Сначала разберем как добавить новую строку. Используем метод concat для этого. Откроете документацию посмотрите все довольно просто. В вашим случае немножечко сложнее потому что ваш словарь простой
{key1: value, key2:value}, что бы создать фрейм из словаря он должен быть такого вида some_dict = {'key1':[value],'key2':[value]}. Тогда мы можем просто создать фрейм командой pd.DataFrame(some_dict). Ничего особо переделывать не придется, просто использовать дополнительный метод from_records.

shapka = {'Кадастровый № ОКС':[],'Вид ОКС':[],'Назначение':[],'Адрес ОКС':[],'Площадь':[],'Вид права':[],'ФИО':[],'Номер рег. записи':[]}
df = pd.DataFrame(shapka)

slovar = {'Кадастровый № ОКС': 'тут текст', 'Вид ОКС': 'тут текст', 'Назначение': 'тут текст', 'Адрес ОКС': 'тут текст', 'Площадь': 'тут текст', 'Вид права': 'тут текст', 'ФИО': 'тут текст', 'Номер рег. записи': 'тут текст'}
new_df = pd.concat([df, pd.DataFrame.from_records([slovar])] ,ignore_index=True)

Все вот так все заработает, как вы хотите, добавляйте новую строку к вашему фрейму. Ну а про concat почитаете в документации, что то будет не понятно спросите.

И еще на что хотел бы обратить внимание это метод from_records.

d1 = {'A':1,'B':2}
d2 = {'A':3,'B':4}
df = pd.DataFrame.from_records([d1,d2])
print(df)

То есть нам доступен список словарей, для создания фрейма.

metrics_df[[
    "same_intervals_between_requests"

пропущена запятая, посмотрите внимательнее. Если же причина не в этом (ошибка то очевидна), может ваше исключение до этого выскакивает, то опубликуйте задачу (что вы хотите сделать.). Возьмите маленький фрейм и во что он должен превратится. По тому что как можно поправлять код? Без задачи (что вы хотите что бы этот код делал).

Потом вот здесь тоже ошибка

df[["time_local", "id_session"]].groupby("id_session").apply(count_metric_using_shift)

вы выбираете сабсет и потом группируете, откуда ему взять колонки на которых запускать вашу функцию (весьма сомнительную).

Вот я на маленьком фрейме сконструировал такую же ошибку, как у вас
вот так будет ошибка потому что колонок где запускать функцию нет

df = pd.DataFrame({
    'Cat':['A','A','B','A','B'],
    'Num1':[1,2,3,4,5],
    'Num2':[6,7,8,9,10]
})
df[['A','B']] = df[['Cat']].groupby('Cat').apply('mean')

да ее можно убрать просто оставив df[['A','B']] =df.groupby('Cat').apply('mean') Но естествеено смысла в этом нет. Оно nan вернет. Нужно все переписывать, по этому и спрашиваю, какая задача.

Смотрите если уж хочется разбивать на интервалы и создавать столбец с категориями то есть несколько стратегий но в целом для этого используется функция pd.cut, вот для вашей задачи я написал код.

df= pd.DataFrame({'time':pd.date_range('2023-03-22', periods=48, freq='H')})
bins = [0,5,11,16,22,24]
labels = ['Ночь', 'Утро','День','Вечер','Ночь']
df['session'] = pd.cut(df['time'].dt.hour, bins=bins, labels=labels, include_lowest=True,ordered=False)
df

Как вы увидите он создает столбец с желаемыми интервалами, вы можете поработать с параметрами на случай если это не совсем желаемое поведение (так как вопрос не совсем ясно сформулирован), в целом это вот такой подход.

Имейте ввиду да для определенных задач это имеет смысл, создавать категориальную переменную для интервала времени, но для многих случаев объекты работающие с временем и датой достаточны умны и вы можете осуществлять группы для временной последовательности это не обязательно GroupBy есть специальный метод resample. Для выборки вы можете установить вашу временную последовательность в индекс и затем использовать удобный метод between_time, и многие, многие другие. И в целом временная последовательность имеет dt атрибут и затем можно к ней обращаться day, hour, year и.т.д.

Довольно известное сообщение о предупреждении. На самом деле сейчас ведется разработка и в будущих версиях pandas это поведение должно принять более последовательный характер, потому что на данный момент оно непоследовательно. Что бы не повторять материал из свежей pydata. Вот ссылка Видео на видео где один из текущих разработчиков pandas объясняет все в деталях с примерами где будет это предупреждение а где нет почему оно возникает что с этим делать сейчас и что будет дальше.

Если же в двух словах (Что плохо для данного вопроса, он глубже чем кажется), то предупреждение предупреждает о том что в вашем во фрейме из которого получен подсет данных могут произойти изменения при изменении значения в подсете.

Но тема более глубокая и там есть код где это произойдет и где нет. Так что рекомендую видео.