我创建了一个数据帧,其中的句子需要进行词干处理。我想使用雪球分类器来获得我的分类算法的更高精度。我如何才能做到这一点?
import pandas as pd
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
# Use English stemmer.
stemmer = SnowballStemmer("english")
# Sentences to be stemmed.
data = ["programmers program with programming languages", "my co
import pandas as pd
import yfinance as yf
assets = ['MSFT', 'FB', 'TWTR', 'UBER']
for asset in assets:
asset = yf.Ticker(asset).history(start="2017-01-01", end="2020-05-01")
由此,我将获得以下格式的4个时间序列数据帧。
Open High Low Close Volum
我有一个脚本,主要是为自然语言工具包工作。它的工作方式是使用NLTK对单个单词进行标记化和标记(分类)。
当我的列表包括名称和实体时,它工作得很好。
如果列表中包含诸如" the ","a","and“等词性冠词,它就会被分解。
这些单词不会从NLTK接收标签(人员、组织、地理位置等)。
我的问题是,有一种方法可以跳过元组,这会给我一个错误,因为它们不会返回标签属性?
示例数据帧:
Order Text results
0 0 John
1 1 Paul
2 2 George
3 3 Ring
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧,并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存,我发现运行此命令不会释放内存: del dataframe 下面是这个链接:How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?,其中一个答案说del语句并不删除实例,它只是删除了一个名称。 在答案中,他们说将数据帧放在列表中,然后删除列表: lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
我尝试使用Bokeh绘制一个包含年份和数字1的DateTime列的Pandas数据帧。如果DateTime被指定为x,则行为是预期的(x轴上的年份)。但是,如果我使用set_index将DateTime列转换为数据帧的索引,然后仅在TimeSeries中指定y,我将在x轴上获得以毫秒为单位的时间。一个最小的例子
import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.charts import TimeSeries, output_file, show
output_file('fig.html')
test = pd.DataFr
所以有一个excel文件,我通过pandas读取了它,并将其存储在一个数据帧'df‘中。现在,excel文件包含24列“问题”和631行“回答/回答”。
因此,我将一个这样的问题转换为一个列表,以便我可以对其进行标记化,并在其上应用更多与nlp相关的任务。
df_lst = df['Q8 Why do you say so ?'].values.tolist()
现在,这给了我一个包含631个句子的列表,其中一些句子是非英语的。所以我想过滤掉非英语句子,这样最后我只剩下一个只包含英语句子的列表。
我所拥有的:
df_lst = ['The excecutive
据我所知,我目前更改pandas数据框中的值的方法还远远不是最优的,并且确实损害了我的工作流程。 示例:我想检查是否在另一个数据帧中找到了一个名称,如果是,使用第一个数据帧中搜索到的名称的iloc放入该数据帧中的值: for idx in id_list_of_names:
name = df["name"].iloc[idx]
if name in df_two["name"].values:
df["value"].iloc[idx] = df_two["value"][d
我正在运行一个模型,该模型将数据输出到多个Pandas框架中,然后将这些帧保存到HDF5文件中。该模型运行数百次,每次在现有HDF5文件的框架中添加新列(多索引)。这是用Pandas merge完成的。由于每次运行的帧都有不同的长度,因此在帧中最终会出现大量的NaN值。
完成足够的模型运行后,如果行或列与出现错误的模型运行相关联,则从框架中删除数据。在这个过程中,新的数据帧被放入一个新的HDF5文件中。下面的伪python演示了这个过程:
with pandas.HDFStore(filename) as store:
# figure out which indices should
因此,当我尝试放置不同大小的dataframe时,总是导致错误。
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
# For reading stock data from yahoo
import pandas_datareader as web
# For time stamps
from datetime import datetime
closing_df = web.DataReader(['AAPL','GOOG','MSFT'
我正在尝试使用Pandas来clean一个非常大的数据帧。
数据集包含身高、体重、性别和年龄等指标的重复列。有些行具有列名currentAge的数据,而另一些行具有列名currentAge2的数据。
因此,我想删除NaN在currentAge和currentAge2中都有的行--例如,因为它们是无用的数据点。我想对所有其他指标也做同样的事情。
我的数据帧的索引从0开始。下面是我尝试过的代码。
for index, row in csv.iterrows():
if ((math.isnan(row['currentAge']) and math.isnan(row[