我正在用pandas.DataFrame中的数据绘制条形图。我的代码如下
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plot
from datetime import datetime
start_year = 2000
date_range = [ i + start_year for i in range(datetime.today().year - start_year)]
data = pd.DataFrame([
[2015, 100], [2016, 110], [2017, 105], [2018, 109]
我试图将字典结构中包含的所有数据格式中的所有列从object转换为string,以便对字符串应用清理函数。
# each key represents a dataframe:
# iterate over each dataframe and convert all columns to strings
import pandas as pd
data = {'dataframe_1':pd.DataFrame({'col1': ['John', 'Ashley'], 'col2': ['+10
我必须设计一个MySql数据库,其中一个表有数百万条记录,并且它每天都在变得更大,我的第一种方法是使用基于年份的分区:
示例:
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT,
store_id I
在熊猫1.4.0:append()被反对,而医生说使用concat()代替。
FutureWarning: frame.append方法已被废弃,并将在未来的版本中从熊猫中删除。使用pandas.concat代替。
有问题的代码块:
def generate_features(data, num_samples, mask):
"""
The main function for generating features to train or evaluate on.
Returns a pd.DataFrame()
""
如何从应用于Dask系列的函数中返回多个值?我试图从dask.Series.apply的每一次迭代中返回一个系列,最后的结果是一个dask.DataFrame。
下面的代码告诉我元数据是错误的。然而,全熊猫版本起作用了。这里怎么了?
更新:--我认为我没有正确地指定元/模式。我该如何正确地做这件事?现在,当我放弃元参数时,它就起作用了。然而,它提出了一个警告。我想用达斯克“正确”。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
iris = dat
我编写了下面的代码,以生成基于Pandas dataframe数据的线条图。数据的索引是一个时间序列。
下面的代码运行良好,但我决定再添加一个数据系列(来自我的dataframe的第三列,在代码中称为'Col3‘)。我想把第三个系列放在一个独立的Y轴上。但是,当我添加代码以实现这个目标时,Bokeh似乎无法生成一个情节,如下所示:*。有人知道我做错了什么吗?
from bokeh.plotting import figure, output_file, show, save
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.mod
我的python代码如下所示:
#Loading libraries
import re
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
#Creating an empty dataframe
columns = ['A']
df_ = pd.DataFrame(columns=columns)
df_ = df_.fillna(0)
#Reading the data line by line
with open('serverLogs.log-2020-04-30-01') as f:
当我运行这段代码时
df = raw.copy() # making a copy of dataframe raw
df['new col'] = ''
for i in range(len(df)):
df['new col'].loc[i] = 'some thing'
我得到了这个警告(警告1):
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in
因此,我尝试使用pandas而不是for循环来计算给定年份范围内的电影数量。假设按数据框有2列,'year‘是第2列的列名
我使用for循环解决了这个问题,但是如果只使用pandas,我该怎么做呢?
def movie_made(beginning, end):
movie = pd.read_scv('title.csv')
count = 0
for i in move['year']:
if beginning <= i and end <=i:
count = count + 1
我目前正在按日期(DD/MM/YY)索引的Pandas DataFrame上做一些练习。目前的做法要求我按年分组,以获得平均年值。因此,我试图创建一个新列,其中只包含从DataFrame索引中提取的年份。我写的代码是:
data["year"] = [t.year for t in data.index]
data.groupby("year").mean()
但出于某种原因,新列“年份”最终取代了以前的全日索引(它甚至没有成为“标准”列,它就会消失),这让人有点吃惊。这怎么可能呢?
提前感谢!
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
我无法正确设置海上线图的x轴刻度标签。 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'a':np.random.rand(8),'b':np.random.rand(8)})
sns.set(style="darkgrid")
g = sns.lineplot(data=df)
g.set_xticklabels(['2011','2012&
我试着用两个选项将数据插入到dataframe中的特定位置。选项1使用固定标号和变量索引标签,选项2使用固定索引标签和变量colum标签,然后选项1没有错误,但选项2有警告PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented. This is usually the result of calling `frame.insert` many times, which has poor performance. Consider joining all columns at once using pd.concat(axis=1) instea
我做了一个barh图,上面有一个散点图。这些数据包括大约100本书和出版日期,以及作者出生和去世的年份。barh显示作者在世的时间,散点图显示出版的书籍的年份。 我面临的问题是能够在一个条形图上绘制多本书。因为我现在有重复的条形图和不同的书。我基于数组中的位置创建y轴,并在稍后添加标签。 我的相关代码: # dataframe columns to arrays. (dataset is my pandas dataframe)
begin = np.array(dataset.BORN)
end = np.array(dataset.DIED)
book = np.array(datase
在Windows10上使用Python3.5在基于Anaconda3的Spyder上使用2个GPU机器:
我正在使用Sensei日本空手道大师数据集检查那些在过去5年中获得硕士学位的大师,并将他们的所有行复制到另一个Pandas sensei5yrs进行进一步处理:
我需要逐行从一个Pandas dataframe "sensei“复制到另一个Pandas dataframe sensei5yrs,我正在使用下面的代码,但是它失败了:
for i in range(0, len(sensei)-1):
#print(sensei.iloc[i]['Year'],
我不得不迭代地向pandas DataFrame添加行,但我发现这很难实现。另外,在性能方面,我不确定这是否是最好的方法。
因此,我会时不时地从服务器获取数据,而这个来自服务器的新数据集将成为我的pandas DataFrame中的新行。
import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame([], columns=['Timestamp', 'Value'])
# as this df will grow over time, is this a costly copy (df = df.append)
我有一个数据帧 import pandas_datareader as webreader
import math
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import date, timedelta, datetime
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from sklearn.metrics impor
我试图创建一个清单,所有的报纸文章来自5个不同的来源。它们以JSON格式存储。所有文章都存储在包含报纸和年份的不同文件中(时间垃圾邮件2005-2015年)。问题是,其中一份报纸只在2014至15年间发行,因此,当我将所有内容循环在一起时,就会出现错误。这是我的尝试:
import json
import nltk
import re
import pandas
appended_data = []
for i in range(2005,2016):
df0 = pandas.DataFrame([json.loads(l) for l in open('SDM_%d.j