保存清理后的dataframe python
是指在Python编程语言中，将经过数据清洗处理后的数据框（dataframe）保存到文件或数据库中的操作。
数据清理是数据分析和机器学习中非常重要的一步，它包括处理缺失值、异常值、重复值、数据类型转换等操作，以确保数据的准确性和一致性。清理后的数据可以进一步用于数据分析、可视化、建模等任务。
在Python中，可以使用pandas库进行数据清理和处理。pandas提供了丰富的函数和方法，可以方便地对数据进行清洗和转换。清理后的dataframe可以通过以下方式保存：
- 保存为CSV文件：
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)这将把清理后的dataframe保存为名为cleaned_data.csv的CSV文件，index=False表示不保存行索引。
- 保存为Excel文件：
df.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)这将把清理后的dataframe保存为名为cleaned_data.xlsx的Excel文件，index=False表示不保存行索引。
- 保存到数据库：
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('data.db')
# 将清理后的dataframe保存到数据库中的表
df.to_sql('cleaned_data', conn, if_exists='replace', index=False)
# 关闭数据库连接
conn.close()这将把清理后的dataframe保存到名为data.db的SQLite数据库中的cleaned_data表中，if_exists='replace'表示如果表已存在则替换。
除了以上方法，还可以将dataframe保存为其他格式，如JSON、HDF5等，具体可以根据需求选择合适的方法。
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以上是腾讯云提供的一些与云计算相关的产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行数据保存和处理。
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Python 101问题。熊猫数据被创建为: df1=pandas.DataFrame(data，index=index，columns=columns) #占用100 MB内存，现在df2=df1 #内存使用量会增加一倍吗？
在一个名为something.py并作为python something.py执行的脚本中，效果如何？完成执行后，将卸载内存。请确认。
当我在Anaconda中运行something.py时，效果是什么？除非我从内核断开连接，否则spyder内存不会被卸载。这是真实的说法吗？
谢谢大家耐心对待Python新手
浏览 3提问于2017-04-18得票数 0
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我正在尝试使用python清理csv文件中的数据。 data = ['Code', 'Name',' Size ',' Sector',' Industry '] 尝试了以下几种方法； for x in data:
print(data.strip()) 它的工作原理是，我可以以我想要的格式读取数据，但问题是它不会改变csv格式的数据。
浏览 38提问于2021-07-17得票数 1
2回答
我使用pip方法在google实验室安装。但我不知道它为什么不起作用。下面是我得到的代码
pip install "dask[dataframe]" --upgrade
错误
Requirement already up-to-date: dask[dataframe] in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (2021.3.1)
Requirement already satisfied, skipping upgrade: partd>=0.3.10 in /usr/local/lib/python3.7/dist-pack
浏览 4提问于2021-03-27得票数 1
1回答
在由Python从CSV文件导入的dataframe单元格中，我有一个字符串'A‘、'B’、'C‘(与下面的(第1行，ColA)完全相同)。
现在我想让它像(第2行，ColA)在熊猫的数据，如下面上传的图片，我如何实现它？当我使用to_CSV将它保存到CSV时，我还希望它在excel中看起来像这样。
输入：
df = pd.DataFrame({'ColA' : "['A','B','C']"}, index=[1])
输出：
ColA
1 ['A&#
浏览 2提问于2021-01-01得票数 1
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在"cell1“和"cell2”下的"t“列上合并多级数据的python/熊猫方式是什么？
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2, 2),
columns = [['cell 1'] * 2, ['t', 'sb']])
df2 = pd.DataFrame([[1, 5], [2, 6]],
columns = [['cell 2&#
浏览 2提问于2016-02-17得票数 3
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我正在处理8个不同的csv文件。在第一步中，我以这种方式清理了每个文件： 1)文件观察 obs = pd.read_csv('....csv',sep = ";")
obs = asport_obs.drop(['date', 'humidity', 'precipitation', 'station'],axis=1).dropna()
obs['time'] = obs['time'].astype('datetime64[ns]')
obs[&
浏览 8提问于2019-07-03得票数 0
1回答
我在双监视器系统(Windows7)上尝试了下面的Python代码来反复保存屏幕截图。它生成33张14.6MB (共计482 of )的照片，然后崩溃。通过与的检查，我可以看到使用的内存量增加到大约500 to。
我的问题是如何阻止内存泄漏？
import win32gui, win32ui, win32con, win32api
import time
import os
def my_capture(file_name):
hwin = win32gui.GetDesktopWindow()
width = win32api.GetSystemMetrics(win32
浏览 2提问于2013-05-15得票数 4
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1回答
Python数据中的插值
、、、
我试图在Python中执行线性插值，以便根据某一列中的某些值计算插值值。
在下面的示例中，我希望使用插值中高度列中相关单元格的实际数值来插值产品"a“和"b”的测量值。我可以称高度列为插值的索引吗？
当我插值乘积"a“的缺失测量值时，用于插值的索引值为4、5和7。对于乘积"b”的插值，使用的索引值为1、2.2和3。
我知道dataframe.interpolate()，但我很难修改代码以使用正确的索引值。
下面是我开始使用的dataframe的代码：
import pandas as pd
testdata1 = [('Product', [&#
浏览 5提问于2017-08-11得票数 1
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3回答
我有一个JSON集合，所有JSON的格式和数据规则都相同，我希望清理这些JSON，并最终将其转换为dataframes，以便在Python中使用。 当我在每个JSON上重复执行相同的过程时，循环似乎是最自然的解决方案。 我在清理后将数据帧重新分配给变量时遇到了一个问题，因为似乎没有一种自然的方法来存储它们。 我知道Python不喜欢动态创建变量名。我希望避免使用字典或以其他方式创建持有者变量来实现此目的。因为我有一个变量列表和一个占位符df，所以在清理后如何分配/命名变量对我来说并不明显。 下面的代码。关于如何在循环结束时保存已清理的数据帧，有什么建议吗？ vars = [a, b, c]
浏览 19提问于2019-02-06得票数 0
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我将一个JSON文件读取到dataframe中，我希望数值应该会增加dataframe的索引
那是0,1,2,3,...,9,10,11,...,99,100,101,...
但结果不是我所期望的。
我通过df.to_json()生成了JSON
我怎么才能解决这个问题谢谢。
浏览 1提问于2015-04-21得票数 0
2回答
这里是Python新手。
我试图使用lz4压缩将一个大的数据帧保存到HDF文件中，使用to_hdf。
我使用Windows 10，Python 3，Pandas 20.2
我得到错误“OverflowError: Python太大，无法转换为C”。
没有一个机器资源接近它们的极限(RAM，CPU，交换使用)
前面的文章讨论了dtype，但是下面的示例显示还有一些其他问题，可能与大小有关？
import numpy as np
import pandas as pd
# sample dataframe to be saved, pardon my French
n=500*1000*10
浏览 2提问于2017-07-18得票数 7
我有一个具有以下数据类型的dataframe：
[2020-02-06 19:15:06,579] {logging_mixin.py:95} INFO -
campanha object
chave_sistema_origem int64
valor_ajustado object
列valor_ajustado有一些值，当我试图使用df.to_parquet(buffer, index=False)编写一个拼花文件时，它会抛出一个异常。
[2020-02-06 19:15:06,597] {ta
浏览 1提问于2020-02-06得票数 3
摘要
adataframe是一个具有800 k行的DataFrame。自然地，它消耗了一点记忆。当我这么做时：
adataframe = adataframe.tail(144)
内存没有释放。
您可能会争辩说，它已经发布，但是它似乎被使用了，但是它被标记为是免费的，并且将被Python重用。但是，如果我尝试创建一个新的800 k行DataFrame，并且只保留一小部分，那么内存的使用量就会增加。如果我再做一次，它就会无限地长出来。
我使用的Python3.4.2和Pandas 0.18.1和numpy 1.11.1。
用最小程序演示
使用下面的程序，我创建了一个字典
data = {
浏览 2提问于2016-07-03得票数 0
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我正在将数据上传到bigquery表。
df.to_gbq('Deduplic.DailyReport', project_id=BQ_PROJECT_ID, credentials=credentials, if_exists='append')
我得到了以下错误：
OSError Traceback (most recent call last)
~/.local/lib/python3.8/site-packages/google/cloud/bigquery/client.py in l
浏览 18提问于2022-05-09得票数 0
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这是我目前使用的发行版：
$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 18.04.5 LTS
Release: 18.04
Codename: bionic
所以我试着升级到Ubuntu 20.04：
$sudo do-release-upgrade -d
Reading cache
Checking package manager
Can not upgrade
Your python3 install is corrupted. P
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
我有一个冗长的蟒蛇代码与excel接口使用熊猫。我的代码打开文件，运行一些VBA来更新工作表中的表，保存文件，然后将该表读入python中的dataframe。所有的操作都很顺利，除了dataframe包含打开文件时的数据，而不是在执行更改和保存之后。这显然是个问题，我在第二台计算机上复制了它。它们都运行Windows 10、Office 2013、Python3.5.2和Pandas 0.18.1。对于如何强制Pandas在打开(保存)的文件中使用当前数据，有什么想法吗？提前感谢！
下面是我运行的一个简单测试，它复制了这个问题：
在一个新的Excel文件(在整个测试过程中保持打开)中，在
浏览 8提问于2017-10-12得票数 4
我正在尝试保存dataframe以备日后在pandas中使用。但是，我遇到了下面的错误。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/source/Linux/pkg/python-2.7.3/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.11.0-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/series.py", line 2881, in to_csv
e
浏览 2提问于2015-06-16得票数 0
我是Python和一般编程的新手。我对R有一些经验，发现熊猫有点困难。
我正在尝试执行频率计数，然后将其作为DataFrame对象返回。
df = pd.read_csv('gender_data.csv')
x = df['Gender'].value_counts()
这将返回以下series对象：
Gender
Male 200
Female 100
我想把它转换成一个DataFrame对象，这样我就可以绘制并指定轴信息。这就是我遇到问题的地方，因为.to_frame()从序列中去掉了类别标签。
x.to_frame()
返回
Gen
浏览 5提问于2017-03-09得票数 0
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1回答
我有一个用Python3编写的简单的两步解析脚本，工作原理如下：
1)给定网址的函数使用BeautifullSoup解析它，收集简单的Pandas Series中所有需要的数据，然后返回它：
def parse(url):
...fill in Series
return Series
2)我有一个庞大的URL列表(超过50K个条目)，我在一个循环中使用它们：
for url in urls:
dataframe.append(parse(url))
当脚本运行时，内存使用量会增加很多(比如仅在20分钟后使用5 GB )。
如何在每次迭代后正确清理内存或下载的缓存？
浏览 0提问于2017-08-16得票数 0
这是我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('E:/cnpj/socios.csv', quotechar='"', sep=',', usecols=["cnpj", "nome_socio"], warn_bad_lines=True, error_bad_lines=False, low_memory=False, nrows=100000)
#df.set_index(['cnpj'], inplace=True)
print (df.
浏览 7提问于2021-02-20得票数 0
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我还没有弄清楚如何使用pandas DataFrames在python2和python3之间进行酸洗加载/保存。在pickler中有一个“协议”选项，我尝试过但没有成功，但我希望有人能给我一个快速的想法让我试试。下面是获取错误的代码：
python2.7
>>> import pandas; from pylab import *
>>> a = pandas.DataFrame(randn(10,10))
>>> a.save('a2')
>>> a = pandas.DataFrame.load(
浏览 2提问于2013-01-29得票数 7
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我有一个数据集，里面有一些数据。我不想在10个字符后显示行。我写过这样的代码。当我的数据不是数组格式时，它就可以工作了。就像这样。
df = pd.DataFrame(
{'column':['PYTHON R JAVA PYTHON', 'PYTHON R JAVA PYTHON C DSS', 'Dss', 'Python R DSS', 'PYTHON']
})
但是当我有数组的时候
df = pd.DataFrame(
{'column':[['
浏览 2提问于2022-10-26得票数 0
当前在Azure ML中执行python脚本时，使用以下代码。(Python2.7.11)中，从mongoDB获取的结果试图使用pyMongo在DataFrame中返回。
我收到如下错误:：
"C:\pyhome\lib\site-packages\pymongo\topology.py", line 97, in select_servers
self._error_message(selector))
ServerSelectionTimeoutError: ... ('The write operation timed out',)
浏览 0提问于2019-02-03得票数 0
我们有一些用Python编写的GET API，它从Oracle获取一些数据，也就是说，有一些用Python编写的SQL，它通过这些SQL从Oracle获取数据。这不是外部系统使用的，而是将此API的响应传递给显示数据的UI。
我需要为这个API编写一些端到端的测试用例，以检查它从Oracle获取的数据是否正确。这意味着我需要实际检查API中写入的SQL。我想出了两种方法
要在数据库中模拟数据，请保存预期的数据，并将其与API响应进行比较。
编写SQL并从该SQL获取数据，并将其与API响应进行比较。
我个人更喜欢第二种方式，但这意味着并行开发。你是如何在你的组织里这样做的？
浏览 0提问于2019-10-23得票数 0
1回答
我在Excel中做了一个模板文档，它大部分是空的，除了包含我们部门徽标的标题(下面)。
然后，我使用openpyxl将这个模板文档读入python，并使用数据框架填充它。但是，当我保存工作簿并打开Excel时，除了图像消失之外，所有东西都是完整的。
我怎样才能确保我的标志在报告中保持不变？我知道我不能在openpyxl中的标题中插入一个图像，所以我希望通过将它包含在我的模板中(并且永远不会碰到标题)，它会保留下来，但它不是。
Python中的代码
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe impo
浏览 2提问于2019-10-09得票数 1
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1回答
我有代码：
def transpon(array):
df = pd.DataFrame.from_dict(array)
index = pd.MultiIndex.from_frame(df)
new_df = pd.DataFrame(df.unstack()).transpose()
return new_df
array = {1: {2016: 22818888925.021294, 2017: 23215791927.55883, 2018: 24241415053.75489, 2019: 25526831987.89783, 2007: 1
浏览 19提问于2021-05-12得票数 1
我不明白为什么会抛出错误：KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")
以下是代码：
def get_company_name(df):
company_name = [col for col in df if col.lower().startswith('comp')]
return company_name
df = df[df[get_company_name(master_leads)[0]].str.replace(punc, '', regex=True)
浏览 4提问于2022-01-14得票数 -1
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1回答
我正在将csv文件从GCS加载到BigQuery中，并通过Cloud Composer触发任务(然后做一些其他的事情)。由于某些字段中存在各种字符，bq load命令无法正确解析文件，因此我求助于数据流来帮助解析和加载。有8个文件，每个文件的大小约为1 1GB。它有96列的数据和大约3M条记录直接从GCS加载到BQ。大多数字段都是带有少量数字和时间戳类型的字符串。 我的流水线在运行，但速度非常慢。我可以成功地将文件读入BigQuery，但是管道在经过18分钟后会自动扩展到+15个工作线程，此时它只处理了大约300k行。用户界面显示，它的处理速度仅为每秒300个元素。 我已经尝试了网上发布的各
浏览 20提问于2019-06-26得票数 0
1回答
我有一个1300行5列的pyspark.sql.dataframe.DataFrame。我使用以下命令将数据框导出到C:/temp： c5.toPandas().to_csv("C:/temp/colspark.csv") 但我得到以下错误： <ipython-input-4-2c57938dba1e> in <module>
----> 1 c5.toPandas().to_csv("C:/temp/colspark.csv")
S:\tdv\ab\ecp\Spark\spark\spark-2.4.4-bin-hadoop2
浏览 28提问于2019-10-03得票数 1
回答已采纳
我对Python比较陌生，这就是我需要做的
有2个DataFrame的X和Y如下：
我需要在DataFrame Y中填写调查答案，条件是从DataFrame X‘fill Name’== Y'Survey form name‘中选择的行和从X DataFrame中选择的列将是Y’‘Questions’的相应行。然后，必须将该值附加到Y‘’Survey‘
谢谢你，Yash
浏览 4提问于2021-02-23得票数 0
在安装Anaconda之前，我已经安装了Python 3.7。然后，我用Windows10的“添加或删除程序”功能卸载了Anaconda，并重新启动。
之后，我尝试通过同样的方法卸载Python。Python将弹出一个窗口，说明卸载成功。然而，Python仍将保留在“应用程序和功能”列表中，尽管我后来尝试将其卸载5倍。我还可以打开Python IDE。
我不知道该怎么做才能完全卸载它。
浏览 7提问于2021-06-08得票数 0
我试图在没有实际访问数据库的情况下测试我的模型，但是当存在关系并且关联的实例不在数据库中时，Django显然无法创建模型。
有没有办法解决这个问题？
编辑
这是我的代码：
from django.contrib.auth import models as auth_models
from app.models import Question, Category
user1 = auth_models.User(username='foo', first_name='Foo', last_name='Oof', email='foo@o
浏览 0提问于2015-10-23得票数 2
1回答
我希望在Python的LDA算法中使用运行时值对数据进行分类。下面是我尝试过的代码，但是model.fit(X，y)给出了错误：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.model_selecti
浏览 1提问于2022-04-26得票数 -1
我想使用Python将Dataframe (pyspark.pandas.Dataframe)作为一个Excel文件保存在Azure数据湖Gen2上。我已经切换到pyspark.pandas.Dataframe，因为它是从Spark3.2开始推荐的。
有一种名为to_excel (，文档)的方法允许将文件保存到ADL中的容器中，但我在文件系统访问协议方面遇到了问题。在同一个类中，我使用了使用abfss的to_csv和to_parquet方法，我想在excel中使用相同的方法。
因此，当我尝试这样保存它时，我使用：
import pyspark.pandas as ps
# Omit the d
浏览 32提问于2022-05-11得票数 0
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我的应用程序有时有很多临时的files.But，它还没有完成，所以有时我会出现应用程序崩溃。我想知道在这种情况下如何删除。
此时，我正在删除它们时，应用程序启动，这似乎不是一个良好的做法。
浏览 3提问于2013-08-19得票数 0
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我在Linux服务器上安装tweepy遇到了一个问题，原因是下面的错误：
[kapom@neptune tweepy-dir]$ sudo python setup.py install
Traceback (most recent call last):
File "setup.py", line 3, in <module>
from setuptools import setup, find_packages
ImportError: No module named setuptools
然后我试着安装一个软件包se
浏览 4提问于2013-08-01得票数 0
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如何创建熊猫数据帧字典，并将数据帧返回到excel工作表中？
大家好，
我正在学习pandas和python，我想创建一个包含一些数据帧的字典，然后我可以在每个数据帧上运行度量。对于每个唯一的集群名称(其中一列)，我想创建一个dataframe (原始dataframe的子集)。
然后，我希望能够选择它，对其运行度量，将结果放入新的dataframe中，然后使用xlsxwriter python库将原始dataframe (每个子集)放入单独的工作表。
#create dictionary object
c_dict = {}
#get a list of the unique n
浏览 1提问于2014-02-25得票数 8
我是Python/PySpark的新手，在我的Mac终端上使用它之前，我在清理数据时遇到了麻烦。我想删除任何包含空值或重复行的行。我使用了.distinct()，并尝试了：
rw_data3 = rw_data.filter(rw_data.isNotNull())
我也试过..。
from functools import reduce
rw_data.filter(~reduce(lambda x, y: x & y, [rw_data[c].isNull() for c in
rw_data.columns])).show()
但我得到
"AttributeError
浏览 0提问于2018-09-17得票数 0
2回答
标识符中的无效字符
、、、、
我运行了这段代码，但这不起作用，我使用python 3-顺便说一下，我已经检查了语法一百万次。我已经安装了所有必需的包，它们都是最新的，下面是我运行的代码：
from sklearn import tree
features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]]
labels = [0, 0, 1, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
print(clf.predict([[150, 0]]))
这是控制台错误消息(我不知道它的确切名称，请告
浏览 0提问于2018-07-14得票数 2
我正在尝试从远程路径读取一个20 gb的python文件。下面的代码以块的形式读取文件，但是如果由于任何原因与远程路径的连接丢失，我必须重新启动整个读取过程。有没有一种方法可以让我从上一读取行继续，并继续添加到我正在尝试创建的列表中。下面是我的代码：
from tqdm import tqdm
chunksize=100000
df_list = [] # list to hold the batch dataframe
for df_chunk in tqdm(pd.read_csv(pathtofile, chunksize=chunksize, engine='python&
浏览 0提问于2019-10-12得票数 0
我确实有一个实体OptionGroup，它与其他实体有关系。其中一个关系正在制造麻烦: OptionGroup有一个所有者(用户)。当我删除OptionGroup时，出于某种原因，试图将OptionGroup的owner_id设置为null，这违反了为owner字段定义的NotNull约束。我不知道hibernate为什么要这样做，但我可以在日志中看到它正在这样做：
2022-08-30 20:17:53.008 DEBUG 17488 --- [nio-8081-exec-1] org.hibernate.SQL : update option_
浏览 3提问于2022-08-30得票数 0
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我在Django模型中存储一个熊猫DataFrame作为PickledObjectField。我需要根据特定的逻辑访问和修改这个DataFrame。Pandas使这项工作变得容易得多，我有一个使用Pandas选择和过滤器的engine类。
我是否应该有一个单独的模型，将每一行存储在DataFrame中，然后使用django-pandas读取，执行操作并更新模型？这里的关键是，将通过添加/删除一些行来修改DataFrame，因此，如果要将其存储在模型中，则删除所有记录并重新填充模型会更容易。
DataFrame少于100行，所以我不担心可伸缩性。
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
我正在尝试将Dataframe写入csv文件，并将此csv文件放入远程计算机。Spark作业在Yarn上运行到Kerberos集群中。
下面是当作业试图在远程计算机上写入csv文件时遇到的错误：
诊断: User类抛出异常: org.apache.hadoop.security.AccessControlException:权限被拒绝: user=dev、access=WRITE、inode="/data/9/yarn/local/usercache/dev/appcache/application_1532962490515_15862/container_e05_15329624
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
我有三个数据文件，我需要合并，但我没有任何尝试工作。我一直在尝试每一件事，但都没有效果。到目前为止，这就是我所拥有的：
# DataFrame columns
columns = ["exchange", "symbol", "name"]
# Create NYSE dataFrame
NYSE = list(zip(NYSE_symbols, NYSE_companies))
NYSE = [("NYSE", ) + elem for elem in NYSE]
NYSE_df = pd.DataFrame([x for x
浏览 9提问于2021-12-01得票数 1
回答已采纳
我正在循环一个JSON响应，并将每个元素附加到Python中的Pandas DataFrame中。
在循环结束时，我将DataFrame输出到CSV。然而，每次我输出CSV时，标题都不一致，就像列的顺序一样。
如何使每次标题(和列)的顺序保持一致？请参阅下面使用的代码：
output = pd.DataFrame()
for item in json_resp:
json_struct = {
'col_1':json_resp['data'],
'col_2':js
浏览 2提问于2019-10-01得票数 0
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我正在与pandas在ETL管道中工作，并且我正在超出我的计算机的内存使用量。
我正在阅读Python中的内存使用情况，当我创建一个pandas Dataframe时，我不明白内存使用是如何工作的，我为这个Dataframe指定了一个名称，并且我使用相同的名称进行一些转换或向其中添加更多列。
例如：
df = pd.DataFrame(
{
'column1': [1,2]
,'column1': ['a','b']})
如果现在我想要向此Dataframe添加另一列：
df['column3'] = 1
用于第一
浏览 1提问于2020-11-23得票数 0
2回答
我正在尝试制作数据帧，以便能够参考它进行进一步的数据提取。我被困在如何准确地制作它，我的代码是：
import bs4 as bs
import urllib.request
import pandas as pd
source = urllib.request.urlopen('https://messageboards.webmd.com/').read()
soup = bs.BeautifulSoup(source,'lxml')
for url in soup.find_all('div',class_="link
浏览 2提问于2017-01-18得票数 0
谢谢你提前提供帮助。我正在尝试使用imblearn中的RandomUnderSampler()和fit_sample()方法来平衡僵尸网络数据集和两个缺失的值。dataset包含使用0和1作为值的二进制分类的label列。我正在使用Azure设计器，在这里我创建了一个Python脚本，执行模块，并使用mean()处理丢失的数据。没有无穷大值，最大十进制值为5,747.13，最小值为0。
**少数条目的数据集样本：**
代码片段：
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
# Handle Nan valu
浏览 8提问于2022-09-09得票数 0
我是Apache的新手，我有一个关于DataFrame缓存的简单问题。
当我使用python中的DataFrame在内存中缓存一个df.cache()时，我发现在程序结束后数据被删除了。
我是否可以将缓存的数据保存在内存中，这样就可以访问下一次运行的数据，而不必再次执行df.cache()了？
浏览 2提问于2015-07-08得票数 1
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Spark文档声明要使用HashingTF特性，但我不确定transform函数期望的输入是什么。
我尝试运行教程代码：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import HashingTF
sc = SparkContext()
# Load documents (one per line).
documents = sc.textFile("...").map(lambda line: line.split(" "))
hashingTF = HashingTF()
t
浏览 2提问于2016-04-03得票数 1
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