为什么转置的熊猫数据帧比原来的要小？
转置的熊猫数据帧比原来的要小是因为熊猫数据帧在转置过程中改变了数据的排列方式，从行排列变为列排列。这种转置操作会导致数据在内存中的存储方式发生变化，从而减少了数据的存储空间。
具体来说，熊猫数据帧是由行和列组成的二维表格，每个单元格存储一个数据值。当进行转置操作时，熊猫会将原始数据帧的行变为转置后数据帧的列，而原始数据帧的列则变为转置后数据帧的行。这样一来，原始数据帧中的数据在转置后会重新排列，使得相同类型的数据值在内存中更加紧凑，减少了存储空间的占用。
转置的熊猫数据帧比原来的要小的好处是可以节省内存空间，特别是在处理大规模数据时，可以显著降低内存的使用量，提高计算效率。此外，转置后的数据帧在某些情况下可能更适合特定的数据分析和处理需求。
对于熊猫数据帧的转置操作，可以使用熊猫库中的transpose()函数来实现。以下是腾讯云提供的熊猫数据帧转置相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据万象（COS）：提供了强大的对象存储服务，可用于存储和处理大规模数据。详情请参考：腾讯云数据万象（COS）
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能、可扩展的云服务器实例，可用于运行各种计算任务。详情请参考：腾讯云云服务器（CVM）
- 腾讯云云数据库 MySQL 版（TencentDB for MySQL）：提供了稳定可靠的云数据库服务，可用于存储和管理结构化数据。详情请参考：腾讯云云数据库 MySQL 版（TencentDB for MySQL）
- 腾讯云人工智能（AI）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：腾讯云人工智能（AI）
- 腾讯云物联网（IoT）：提供了全面的物联网解决方案，可用于连接和管理物联网设备。详情请参考：腾讯云物联网（IoT）
- 腾讯云移动开发（Mobile）：提供了一站式的移动应用开发平台，可用于开发和管理移动应用。详情请参考：腾讯云移动开发（Mobile）
- 腾讯云对象存储（COS）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考：腾讯云对象存储（COS）
- 腾讯云区块链（Blockchain）：提供了安全可信的区块链服务，可用于构建和管理区块链应用。详情请参考：腾讯云区块链（Blockchain）
请注意，以上产品和链接仅为示例，具体的选择和推荐应根据实际需求和情况进行。
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1回答
熊猫转置重置十进制四舍五入
、、、、
我在一个大的结果表中仔细地逐列定义小数点，但当我将小数点转到我的报告中的一页(使用.to_latex)时，熊猫会将小数点设置为任何最大的数字。
在转置过程中能保持我的十进制精度吗？我宁愿不用定义转置后的小数。
(注意:我注意到当数据帧中有一行字符串在转置之前没有这样做，所以我认为这是某种数据类型定义，我不理解？)
示例代码：
df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]),
columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second
浏览 4提问于2017-12-20得票数 4
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我正在尝试将一个3-D数组放入一个熊猫数据帧中：
import pandas as pd
import numpy as np
A = np.arange(1, 9).reshape(2, 2, 2)
lable_one = np.array(['one', 'two'])
lable_two = np.array(['a', 'b'])
df = pd.DataFrame(
A,columns=pd.MultiIndex.from_tuples((lable_one,lable_two)))
columns=pd.M
浏览 0提问于2018-06-09得票数 2
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1回答
矩阵的每一行“对角化”
、、、
我有一个n x p矩阵，如下所示：
n = 100
p = 10
x <- matrix(sample(c(0,1), size = p*n, replace = TRUE), n, p)
我想要创建一个n x p x p数组A，其第1维的k第四项是包含x[k,]元素的p x p对角线矩阵。在R中，最有效的方法是什么？我正在寻找一种使用outer (或其他向量化方法)的方法，而不是apply函数之一。
使用lapply的解决方案
A <- aperm(simplify2array(lapply(1:nrow(x), function(i) diag(x[i,]))), c(
浏览 1提问于2016-07-28得票数 1
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1回答
我有一个CNN，它需要输入的图像是形状通道，大小，大小，但当我使用imutils videostream函数获得帧时，我得到了形状大小，大小，通道的帧。 使用numpy重塑这个框架使我的CNN无法识别框架中的内容，也无法正确地对任何内容进行分类。 有什么方法可以指定我想要的帧的形状吗？或者以一种我保留图像的方式重塑框架？ from imutils.video import VideoStream
import time
vs = VideoStream(src=1).start()
time.sleep(2.0)
frame = vs.read()
print(frame.shape) #
浏览 19提问于2020-01-23得票数 0
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情况
PyCharm有一个整洁的内置。但是，这个查看器似乎不能用于dataframe子类。
下面的PyCharm 2018.2.4屏幕截图显示了一个简单的例子。如您所见，View as DataFrame选项可用于标准的dataframe，但不适用于dataframe子类。
下面是示例代码，但采用文本格式：
import pandas as pd
class SubDataFrame(pd.DataFrame):
pass
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['a','b
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
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我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
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1回答
将MFCC与视频帧匹配
、、、
我从一段视频中提取了视频帧和mfcc。我得到了(524，64，64)个视频帧和一个(80,525) mfcc的形状。数据匹配但维度反转的帧数。如何使mfcc对齐到(525，80)的大小。 通过改变维度，会不会扭曲音频信息？
浏览 25提问于2021-04-26得票数 0
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6回答
转置二维数组
、、、、
如何有效地转置矩阵？有没有这样的库，或者你会使用什么算法？
例如：
short src[W*H] = {
{1,2,3},
{4,5,6}
};
short dest[W*H];
rotate_90_clockwise(dest,src,W,H); //<-- magic in here, no need for in-place
//dest is now:
{
{4, 1},
{5, 2},
{6, 3}
};
(在我的特定情况下，它的src数组是原始图像数据，目标是帧缓冲区，而我是嵌入在ARM上的一个不支持汇编的工具链上)
浏览 1提问于2009-09-21得票数 6
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更具体地说，我有一个列表，它的元素是对应于数据帧一行的向量。
方法概述如下：
非常高效/快速，但它只适用于包含与数据帧中的列相对应的向量的列表。
之后我尝试了调换数据帧，但这需要花费很长的时间。
谢谢!
浏览 0提问于2013-06-11得票数 0
1回答
您好，我一直在尝试如何旋转我的行和列。我尝试使用转置，但它不起作用。我的数据帧如下所示
Country | Rates 2015 | Rates2016 | Rates2017 | GDP 2015| GDP 2016 | GDP2017
World | 6 | 7 | 8 | 2355 | 1235 | 324325
可以更改为
| Rates | GDP
2015 | 6 | 2355
2016 | 7 | 1235
2017 | 8 | 34132
浏览 0提问于2018-09-11得票数 1
为什么当我对只包含1行的熊猫数据帧进行切片时，切片变成了熊猫系列？我怎样才能保持数据帧呢？
df=pd.DataFrame(data=[[1,2,3]],columns=['a','b','c'])
df
Out[37]:
a b c
0 1 2 3
a=df.iloc[0]
a
Out[39]:
a 1
b 2
c 3
Name: 0, dtype: int64
浏览 23提问于2017-08-22得票数 4
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我想我的代码是正确的，但是我仍然不能转置我的数组，对于malloc转置的变量，我的代码正确吗？ int *arr = (int *)malloc(r * c * sizeof(int));
int *transpose = (int *)malloc(c * r * sizeof(int)); 这是我的输入： for (i = 0; i < r; i++) {
for (j = 0; j < c; j++) {
cout << "Element at x[" << i << "][" &l
浏览 25提问于2020-10-28得票数 1
我面临着一个与pandas数据框中的列排序相关的问题，同时将其另存为csv。这是python 3中的顺序：
而在python 2中，它还原列，而且如果列的数量大于2，则排序完全不同。
下面是我将数据帧保存为csv的代码：
selective_price = []
for index_sample, row_sample in selectivePriceList.iterrows():
selective_price.append(row_sample.loc[list_keys])
counter +=1
#print(selective_pric
浏览 4提问于2018-02-13得票数 0
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的答案和其他页面的链接对理解Excel中的数组非常有帮助。
我尝试了一段时间，没有发现一个涵盖所有情况的通用规则。我仍然对INDEX()函数的行为感到有点困惑。
演示了我发现的一些东西。当使用行和/或列参数时，它们主要与“边缘情况”有关，比如一维数组或范围。如果工作簿中的注释不清楚，请在此处评论。
问:如果其他人能想出一个通用的解释为什么INDEX()会这样做，那就太好了，特别是如果它也推广到其他数组公式和函数的话。
谢谢!
浏览 0提问于2016-12-22得票数 1
目前正在尝试使用面向对象接口的matplotlib。我仍然是这个工具的新手。
这是我想要使用matplotlib创建的图形(使用excel)的最终结果。
我已经将表加载到数据帧中，如下所示。
下面是我写的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
loaddf = pd.read_excel("C:\\SampleRevenue.xlsx")
#to get the row on number of tickets
count = loaddf.iloc
浏览 0提问于2019-11-16得票数 0
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我正在处理一些空间数据，我想将st_nn命令的输出(输出一个列表)转换为我可以连接的数据帧。例如
library(nngeo)
library(data.table)
cities <- cities
towns <- towns
nearest <- st_nn(towns, cities, returnDist = TRUE, k = 1)
nearest列表的输出为我提供了最近城市的唯一ID和距离。我希望这是一个tibble或数据帧。这是我尝试过的：
setNames(do.call(rbind.data.frame, nearest), c("col1&#
浏览 0提问于2020-01-24得票数 1
2回答
我有一个用shape (N,3)存储在numpy数组A中的3D点列表，以及一个用shape (3,3)存储的旋转矩阵R。我想计算A中每个点R.x的点积。我可以很天真地这样做：
for n in xrange(N):
A[n,:] = dot(R, A[n,:])
有没有一种方法可以通过本地numpy调用将其向量化？如果重要的话，N是几千的数量级。
浏览 20提问于2012-08-28得票数 22
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我有一个熊猫数据帧，它有6行9列。它的格式如下：
0 1 2
lat 33 33 32
long 66 88 78
input_string string string string
status OK ok ok
我想要旋转它，让它看起来像这样：
lat long input_string status
0 33 66 stri
浏览 19提问于2019-10-23得票数 0
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有没有一种方法可以用很少的代码行绑定列表中包含的多个数据帧并最大限度地减少内存使用？ super_list包含20个子列表，每个列表包含100个数据帧。 仅当为j == m时，super_list[[a]][[i]]才能与super_list[[b]][[j]]连接。 我想创建100个数据帧，每个都是由行绑定20个数据帧组成，每个数据帧来自super_list的每个子列表。 我希望避免使用for循环来创建100行绑定的数据帧，因为这似乎需要两倍的内存，而且似乎不太优雅。有没有更好的方法？ 为了进一步澄清，第一个数据帧将是 df[[1]] <- bind_rows(super_list[
浏览 7提问于2019-06-28得票数 1
2回答
我已经将二进制文件转换为NumPy数组，然后转换成熊猫数据帧。最终形状为217行×524289列。
当我试图将它保存为.xlsx格式时：
dft.to_excel('dft.xlsx')
出现了以下错误：
ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 217, 524289 Max sheet size is: 1048576, 16384
我非常感谢你的答复。
浏览 15提问于2022-04-20得票数 0
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我有数据帧： id meters availability1 availability2 availability3
0 0 70 80 90
1 50 75 75 80
2 100 100 90 100
3 150 87 85 80
4 200 60 90 100 我想创建一个框图，向我展示每个特定仪表的可用性。例如，0米可用性是从90到70。所以我想为每一行创建箱形图，而不是列。我找不到如何在不改变我的数据帧结构的情况下应用它。 我使用的代码如下： import pandas as pd
import matplotlib.pypl
浏览 16提问于2019-09-19得票数 1
我想要一本'item': [list_of_True_column_labels]字典，看起来像这样：
pre_df = {'item1':['a','b','c'], 'item2':['c','d'], 'item3':['a', 'c', 'd', 'e'], 'item4':['e']}
并将其转换为bool的熊猫数据帧，如下所示：
index
浏览 2提问于2016-12-07得票数 3
2回答
我正在从一个Pandas数据帧创建一个矩阵，如下所示：
dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int)
然后转换成一个稀疏矩阵：
sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)
有没有办法从df直接转到稀疏矩阵？
提前谢谢。
浏览 0提问于2013-12-09得票数 48
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1回答
我正在创建一个3D场景，我刚刚在其中插入了一个立方体对象。它在原点被渲染得很好，但是当我试图旋转它，然后转换它时，我得到了一个巨大的变形立方体。下面是我代码中的问题区域：
D3DXMATRIX cubeROT, cubeMOVE;
D3DXMatrixRotationY(&cubeROT, D3DXToRadian(45.0f));
D3DXMatrixTranslation(&cubeMOVE, 10.0f, 2.0f, 1.0f);
D3DXMatrixTranspose(&worldMatrix, &(cubeROT * cubeMOVE));
//
浏览 3提问于2013-12-17得票数 1
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根据SPIR-V1.3规范，据我理解，与传统的字节码IR语言(如Pythons字节码和Java的JVM字节码)不同，如果我正确地将操作理解为单个字节的话。我甚至听过人们漫不经心地谈论这是一件特别好的事情(“单词代码”)，但从来没有详细说明原因。为什么Khronos组决定按照SPIR定义沿着这条路线前进，而不是使用单个字节格式或其他任意大小？
浏览 1提问于2018-04-20得票数 1
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目前，我通过以下方式获得了轮换信息：
av_dict_get(videoStream->metadata, "rotate", NULL, AV_DICT_MATCH_CASE);
现在，如何在解码视频时应用此旋转值？
我使用：avcodec_send_packet()和avcodec_receive_frame()对帧进行解码，然后使用sws_scale()转换像素格式并缩放帧。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
1回答
虽然我知道两者产生相同的结果，这是更有效的和为什么。
#dataframe with shape 20,20
#slicing the first 10 columns
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(400).reshape(20,20))
df.T[:10].T
#or
df.iloc[:,:10]
这种差异很可能可以忽略不计，而且iloc是最佳实践，因为它更具可读性。我想知道一些利弊。
浏览 2提问于2022-08-04得票数 0
回答已采纳
我有一个简单的问题，以前可能已经回答过了，但是我搜索了一下，找不到一个有效的解决方案。所以，我得到了一个数据帧，看起来像这样-
0 Key Key1 Key2 Key3
1 value1 value2 value3 value4
我怎么才能把它变成这样呢？
0 Keys_Colum Values_Column
1 Key value
2 Key1 value1
3 Key2 value2
4
浏览 0提问于2019-11-15得票数 1
1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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3回答
我一直对R中的变量类型感到困惑，现在我在转换数据帧之后遇到了一个问题。
例如，我使用table()获取某个向量中每个因素的计数：
data(iris)
count <- as.data.frame(table(iris$Species))
typeof(count$Var1)
# [1] "integer"
typeof(count$Freq)
# [1] "integer"
我的第一个问题是，为什么count$Var1是“整数”？字符串也可以是“整数”吗？但是这并不重要，因为我可以通过count$Var1 <- as.character(cou
浏览 2提问于2017-02-15得票数 2
回答已采纳
当我将vgg.prepare()应用于以下图像时，会得到这样的结果：
我使用这一行代码：
Image.fromarray(np.uint8(vgg.prepare(pep).reshape(224,224,3)))
并得到一个图像，该图像由给定图像的9份副本组成：
浏览 2提问于2018-11-12得票数 1
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1回答
大熊猫滚动日数的计算
、、、
我从csv中获取了一些数据，并将其放入数据框架中：
from pandas import read_csv
df = read_csv('C:\...', delimiter = ',', encoding = 'utf-8')
df2 = df.groupby(['i-j','day'])['i-j'].agg({'count'})
我想为每一个“i-j”计算他们计数的七天移动平均值。首先，我想我需要把零计数的日子加到桌子上。有什么简单的方法可以通过修改上面的代码来做到这
浏览 0提问于2014-12-13得票数 2
回答已采纳
为什么我不能得到转置时的阿尔法，但我可以得到它的测试版？附加的[]做什么？
alpha = np.array([1,2,3,4])
alpha.shape
alpha.T.shape
beta = np.array([[1,2,3,4]])
beta.shape
beta.T.shape
浏览 1提问于2019-01-18得票数 2
我有一个平均值的数据框架，
我希望有两列-一列有标题，另一列有相应值。
我需要重复这个访问多个数据帧并为每个数据帧生成一个图表。因为样本数据发生了变化，所以我需要实现自动化。简单地说，就是把它吸进一个数据框中，然后用最少的代码把它绘制成图表。由于这些值来自字典，因此似乎可以用数据对的前半部分生成一列，用数据对的后半部分生成另一列
关于如何使用for循环高效地完成此操作，您有什么想法吗？
数据帧
# Store the Average
bbc_avg = {
"Outlet": target_user,
"BBC_Compound": n
浏览 0提问于2018-10-23得票数 2
2回答
airports_df = pd.read_csv("{}/dataset/288804893_T_MASTER_CORD.csv".format(dir_path))
print('Shape of the dataframe:',airports_df.shape,'\n')
print('Printing one record:',airports_df[:1].T)
浏览 6提问于2022-09-15得票数 0
3回答
要从numpy创建一个pandas数据帧，我可以使用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
如果我改用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
其中每个阵列是一列数据。但这会抛出错误：
浏览 7提问于2018-05-25得票数 4
回答已采纳
1回答
我想按行创建相关矩阵。下面是我的df的样子：
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
columns=['a', 'b', 'c'],index = ["doc1", "doc2", "doc3"])
#Output
a b c
doc1 1 2 3
doc2 4 5 6
doc3 7 8 9
我想找出文件之间的关联。我用过
corrMatr
浏览 5提问于2021-03-10得票数 1
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1回答
下面的代码如下所示。
我不明白你为什么要转移矩阵。
有人能解释一下为什么这里需要转座子吗？
代码：
function b = back_and_forth(n)
b = reshape([1:1:n^2],[n,n])’
b([2:2:n], : ) = b([2:2:n],[end:-1:1])
end
浏览 3提问于2020-11-16得票数 1
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1回答
我有一个Python数据框，其中有两列: Type和Value。我需要所有时间的中位数，缓存未命中，tx-start，...，上下文切换
最后应该有一个数据帧，它包含这五个块的中位数，如何在python中实现这一点？
所有数据类型都是Object，如何获取时间为浮点型，其余为整型? 1：
浏览 2提问于2020-07-27得票数 0
我想使用布尔值从一个包含1,000多个列的dataframe comb中选择包含4000多个条目的列。这个表达式给出了一个布尔值(真/假)结果：
criteria = comb.ix[:,'c_0327':].count()>4000
我想使用它只选择True列到一个新的Dataframe。
以下是“提供的不可对齐布尔级数键”：
comb.loc[criteria,]
我也试过：
comb.ix[:, comb.ix[:,'c_0327':].count()>4000]
类似于这个问题，请回答，但这给了我同样的错误：“提供了不可对齐的布尔序列键”
浏览 11提问于2015-03-26得票数 40
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我从下面的DataFrame开始
df_1 = DataFrame({
"Cat1" : ["a", "b"],
"Vals1" : [1,2] ,
"Vals2" : [3,4]
})
df
我想让它看起来像这样
我可以这么做，用这个代码：
df_2 = (
pd.melt(df_1, id_vars=["Cat1"])
.T
)
df_2.columns = (
pd.MultiIndex
浏览 5提问于2017-04-04得票数 5
回答已采纳
1回答
df有以下列，
col1 | col2 | col3 | Jan-19 | Feb-19 | Mar-19 | Apr-19 | May-19 | Jun-19 | Jul-19 | Aug-19 | Sep-19 | Oct-19 | Nov-19 | Dec-19 | Jan-20 | Feb-20 | Mar-20 | Apr-20 | May-20 | Jun-20 | Jul-20 | Aug-20 | Sep-20 | Oct-20 | Nov-20 | Dec-20
ab | cd | | 10 | 12 | 14 | 15
浏览 2提问于2021-02-22得票数 2
我有一个包含两列的数据帧，其中包含数字，我需要按行而不是按列对数据帧进行排序。到处都给出了如何按列对dataframe进行排序，但我找不到如何在pyspark中对dataframe的所有行进行排序。
col1 col2
2 1
3 2
预期输出
col1 col2
1 2
2 3
浏览 0提问于2017-11-14得票数 1
2回答
我有一个数据帧，看起来像这样： id | A | B | C
------------------------------
1 | 0.1 | 1.2 | 100
2 | 0.2 | 1.4 | 200
3 | 0.3 | 1.6 | 300
4 | 0.4 | 1.8 | 400
5 | 0.5 | 2.0 | 500
6 | 0.6 | 2.2 | 600
7 | 0.7 | 2.4 | 700
浏览 25提问于2020-06-18得票数 1
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所以我有一个DataFrame，它有多个相同的列名。我首先分隔这些列，并创建一个具有这些重复列名的DataFrame。我想知道的是，有没有办法仔细检查行中的所有值是否彼此具有相同的值？在这种情况下，我知道一列是另一列的完全重复，我可以删除它吗？ 下面是我到目前为止所得到的结果和一个示例DF： import collections
duplicated_columns = [item for item, count in collections.Counter(checking_empty_list).items() if count > 1]
dupe[duplicated_colu
浏览 35提问于2021-11-22得票数 0
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我有以下熊猫数据帧：
import pandas as pd
data = {'one' : pd.Series([1.], index=['a']), 'two' : pd.Series([1., 2.], index=['a', 'b']), 'three' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data)
df =
浏览 0提问于2017-03-11得票数 10
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我正在使用的数据库有点奇怪，但我基本上只想得到每列的总和，并将其输出到一个类似于groupby布局的数据框中。我当前的数据帧是这样的： Diet Kin LLFC MH Nursing
1 1 3 1
1 1 1 1 1
1 2 1 3 1
1 2 1 6 1 基本上，我想对这些列求和，并输出如下所示： Diet 4
Kin 5
LLFC 4
MH 13
Nursing 4 我试图做一个groupby，但是我得到了一个值错误，grouper和轴必须是相同的长度。我
浏览 33提问于2021-04-25得票数 1
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我需要将线性回归模型中的残差绘制到另一个图中。 我像这样计算了残差： x <- df$CDS_GC3
y<- df$tRNA_GC
m1 <- lm(y~x)
res <- resid(m1) 但是我的输出如下所示 1 2 3
-4.32569462 10.55395491 5.79337634 等等。我想有一个列的格式，在左边的数字和右边的值。 如何将其转换为这样的数据帧？任何帮助都将不胜感激！
浏览 11提问于2021-04-08得票数 0
2回答
我正试图用两个参数作为列来制作一个熊猫数据。但它使我需要的数据被转换。我将a和b作为列参数，如下所示：
a=[1,2,3,4,5]
b=[11,22,33,44,55]
pd.DataFrame([a,b])
这提供了以下数据：
0 1 2 3 4
0 1 2 3 4 5
1 11 22 33 44 55
但是，我希望数据作为：
0 1
0 1 11
1 2 22
2 3 33
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浏览 0提问于2019-07-08得票数 2
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