我希望在dict中map value到DataFrame中的一列,其中dict中的key等于DataFrame中的第二列
例如:
如果我的判断是:
dict = {'abc':'1/2/2003', 'def':'1/5/2017', 'ghi':'4/10/2013'}
我的DataFrame是:
Member Group Date
0 xyz A np.Nan
1 uvw B np.Nan
我目前正在测试一个应用程序,该应用程序将用户的联系方式存储在一个文件中。此信息也作为主要方法存储在本地压缩数据库中-将它们的详细信息存储在此文件中是备份,以防这些详细信息丢失。
我用来测试的文件中有我的个人数据,所以我希望您能理解,我已经用占位符替换了行!此文件的结构如下(减去第一行):
File:
Business Name
Mr.
Joe
Bloggs
user@email.com
Address Line 1
Address Line 2
City
Postcode
Country
07777123456
下面,我有一些读取此文件并将每一行存储为变量的代码
我正试图从twitter上获取“国家”的价值。我使用straming API获取一些tweet并将它们保存到一个文件中。
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
tweets_data_path = 'E:/Python_prog/twitter_data.json'
tweets_data = []
tweets_file = open(tweets_data_path, "r")
for line in tweets_file:
try:
t
对不起,如果这有点傻的话,我是刚开始编码的。我尝试创建一个混淆矩阵,我使用了唯一的函数,然后创建了一个空矩阵,并尝试添加循环计数器来确定时间复杂度,但它返回0。我认为这是因为我没有正确地调用这个函数,但我不知道如何去做。非常感谢你的帮助。
L = 0
def confusionmatrix(target, prediction):
dataframe=creatematrixnull(target)
for i in range(len(target)):
dataframe[target[i]][prediction[i]]+=1
L=
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
我有一个包含许多列和行的dataframe,完全没有排序。我希望对每一列中的行进行排序,以便每一行中的每个元素都位于所有其他列中最相似的元素旁边。我知道解决方案,但我希望在多个列表/列之间进行比较,比如排序算法。
col1 col2 col3 col4
0 Some Black Red Sky
1 Blue Green Floor Bucket
2 Blacky Same Green Rad
让我们考虑第一个字母(前2? 3?)一定是被击中了。它会导致
c
我已经在Windows 8.1应用程序(不是SilverLight)中注册了此行为:
public class MessageBoxDisplayBehavior : DependencyObject, IBehavior
{
public string Message
{
get { return (string)GetValue(MessageProperty); }
set { SetValue(MessageProperty, value); }
}
public static readonly Dependenc
我对熊猫比较陌生,现在正试图将熊猫的DataFrame行转换为字符串列表。
它工作得很好,但是原始DataFrame中的字符串在列表中被奇怪地修改了,因为一些人出于某种原因附加了一个"L“字符。
我非常感谢你的帮助。
>>data=pd.DataFrame(Data)
>>for r in data.iterrows():
>> r[1].tolist()
>>r[1]
a 16593
b 15
c 179.069
d 110000
e 5906
我刚刚为大学写了一个程序,使用pandas来组织一些非结构化数据。我确实让它变得更难了,但我最终找到了一些有趣的东西。
下面是我解析的数据
Center/Daycare
825 23rd Street South
Arlington, VA 22202
703-979-BABY (2229)
22.
Maria Teresa Desaba, Owner/Director; Tony Saba, Org. >Director.
Website: www.mariateresasbabies.com
Serving children 6 wks to 5yrs full-time.
Nat
在熊猫中,是否有一个等效的合并或merge_asof操作可以完成SQL等效的:
INNER JOIN number_table as n on n.N <= t.some_integer_field
where n is a number/tally table dataframe with a single column of integers(1 to 1000)
and t is a table with some integer field you would like to "deaggregate"
任何提示都将不胜感激!
我正在尝试构建一个闪亮的应用程序,这样用户就可以与我在dataframe中的一组句子进行“交互”。dataframe如下所示:
# id: each sentence has a unique number
# file: name of the file the sentence comes from
# sentence: the actual sentence
# group: group the writer belongs to
# gender: writer's gender
id file sentence group g
我读了大约30000个文件。每个文件都是一个具有相同数量的列和行数的csv。因此,我确切地知道矩阵的大小。 我所做的是: #allocate a pandas Dataframe
data_n=pd.Dataframe()
for i in range(0,30000):
#read the file and storeit to a temporary Dataframe
tmp_n=pd.DataFrame({'Ping':Counter_4eh*m256,'SN':SN_4eh*m256,'Frequency':CF_4