У меня есть фреймворк pandas со столбцами смешанного типа, и я хотел бы применить min_max_scaler sklearn к некоторым столбцам. В идеале я хотел бы выполнить эти преобразования на месте, но еще не придумал, как это сделать. Я написал следующий код, который работает: import pandas as pd import numpy...
У меня есть следующие 2 фрейма данных: df_a = mukey DI PI 0 100000 35 14 1 1000005 44 14 2 1000006 44 14 3 1000007 43 13 4 1000008 43 13 df_b = mukey niccdcd 0 190236 4 1 190237 6 2 190238 7 3 190239 4 4 190240 7 Когда я пытаюсь объединить эти 2 фрейма данных: join_df =...
У меня есть DataFrameтакие панды, как следующие. df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7], 'value' : ["first","second","second","first", "second","first","third","fourth", "fifth","second","fifth","first", "first","second","third","fourth","fifth"]}) Я хочу сгруппировать это по...
Я новичок в питоне и пандах. Я пытаюсь tsvзагрузить файл в панда DataFrame. Вот что я пытаюсь и получаю ошибку: >>> df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t')) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#28>", line 1, in <module> df1 =...
У меня есть столбец в Python pandas DataFrame, который имеет логические значения True / False, но для дальнейших вычислений мне нужно представление 1/0. Есть ли быстрый способ сделать это с помощью pandas /...
При импорте pandasв Pythonпрограмму я получаю следующую ошибку monas-mbp:book mona$ sudo pip install python-dateutil Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): python-dateutil in /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python Cleaning up... monas-mbp:book...
Я обработал некоторые данные с помощью панд, и теперь я хочу выполнить пакетное сохранение обратно в базу данных. Это требует, чтобы я преобразовал фрейм данных в массив кортежей, причем каждый кортеж соответствует «строке» фрейма данных. Мой DataFrame выглядит примерно так: In [182]: data_set...
Мне нужно использовать разные функции для обработки числовых и строковых столбцов. То, что я делаю сейчас, действительно глупо: allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns) for y in allc: treat_numeric(agg[y]) allc = list((agg.loc[:,...
Я работаю с большим CSV-файлом, и рядом с последним столбцом есть строка текста, которую я хочу разделить по определенному разделителю. Мне было интересно, если есть простой способ сделать это с помощью панд или питона? CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks ItemExt 32363 McCartney, Paul 3...
У меня есть DataFrame pandas с одним столбцом: import pandas as pd df = pd.DataFrame( data={ "teams": [ ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ] } ) print(df) Вывод: teams 0 [SF, NYG] 1 [SF, NYG] 2 [SF, NYG] 3 [SF, NYG] 4 [SF, NYG] 5...
Я фильтрую строки в кадре данных по значениям в двух столбцах. По какой-то причине оператор ИЛИ ведет себя так, как я ожидал, что оператор И будет вести себя, и наоборот. Мой тестовый код: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) }) # let's insert some -1 values...
Я хочу распечатать результат группировки с помощью Pandas. У меня есть фреймворк: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)}) print(df) A B 0 one 0 1 one 1 2 two 2 3 three 3 4 three 4 5 one 5 При печати после группировки по букве «А» у...
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'], 'Col2': ['Joe', 'Steve', 'Bob', 'Bob', 'Steve'], 'Col3': np.random.random(5)}) Как лучше всего вернуть уникальные значения Col1 и Col2? Желаемый результат 'Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary',...
Простая задача добавления строки к pandas.DataFrameобъекту кажется сложной. По этому поводу есть 3 вопроса о stackoverflow, ни один из которых не дает рабочего ответа. Вот что я пытаюсь сделать. У меня есть DataFrame, форма которого я уже знаю, а также имена строк и столбцов. >>> df =...
У меня есть простой DataFrame, подобный следующему: Я хочу выбрать все значения в столбце «Первый сезон» и заменить те, которые превышают 1990 год, на 1. В этом примере только у Baltimore Ravens значение 1996 года будет заменено на 1 (оставив остальные данные без изменений). Я использовал...
У меня проблема классификации машинного обучения с 80% категориальных переменных. Должен ли я использовать одно горячее кодирование, если я хочу использовать какой-либо классификатор для классификации? Могу ли я передать данные классификатору без кодировки? Я пытаюсь сделать следующее для выбора...
Предположим, у меня есть фрейм данных pandas df: Я хочу вычислить среднее значение кадра данных по столбцам. Это просто: df.apply(average) затем диапазон столбцов max (col) - min (col). Это снова просто: df.apply(max) - df.apply(min) Теперь для каждого элемента я хочу вычесть среднее значение его...
когда моя функция f вызывается с переменной, я хочу проверить, является ли var фреймом данных pandas: def f(var): if var == pd.DataFrame(): print "do stuff" Думаю, решение может быть довольно простым, но даже с def f(var): if var.values != None: print "do stuff" Я не могу заставить его работать...
У меня есть большой (около 12 миллионов строк) dataframe df, скажем: df.columns = ['word','documents','frequency'] Таким образом, своевременно выполнялось следующее: word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word') MaxFrequency_perWord = word_grouping[['frequency']].max().reset_index()...
У меня есть список фреймов данных Pandas, которые я хотел бы объединить в один фрейм данных Pandas. Я использую Python 2.7.10 и Pandas 0.16.2 Я создал список фреймов данных из: import pandas as pd dfs = [] sqlall = "select * from mytable" for chunk in pd.read_sql_query(sqlall , cnxn,...