我有大约60个.csv文件,我想把它们组合到熊猫中。到目前为止,我使用的是:
import pandas as pd
import glob
total_files = glob.glob("something*.csv")
data = []
for csv in total_files:
list = pd.read_csv(csv, encoding="utf-8", sep='delimiter', engine='python')
data.append(list)
biggerlist = p
我有一个包含dataframes和字符串值的列表。我只想删除字符串值。当我将list.remove(‘imports (% change)')放在一起时,我得到了:,DataFrame的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。如何推广?提前谢谢你
[ Country ISO3 Country Name Indicator Id \ 0 ABW Aruba 346 1 AFG
我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
我正在尝试转换使用javascript Date.now()获取的时间戳数据,并将date和time转换为pandas.DataFrame。我使用pandas.to_datetime来转换时间戳。 然而,According to the doc The static Date.now() method returns the number of milliseconds elapsed since January 1, 1970 00:00:00 UTC. 因此,使用pd.to_datetime('1636460191573')转换时间戳1636460191573将得到Tim
我有一个文本文件,我已经从其中删除了符号和停用词。
我还对它进行了标记化(将其分解为所有单词的列表),以防使用列表操作更容易。
我想创建一个.csv文件与频率的所有单词(长格式)在降序。我该怎么做呢?
我已经考虑过循环遍历列表,如下所示:
longData = pandas.DataFrame([], index=[], columns=['Frequency'])
for word in tokenizedFile:
if word in longData.index:
longData.loc[word]=longData.loc[word]+1
我正在尝试基于数据集的部分特性来训练Keras模型。我加载了数据集并提取了如下特性:
train_data = pd.read_csv('../input/data.csv')
X = train_data.iloc[:, 0:30]
Y = train_data.iloc[:,30]
# Code for selecting the important features automatically (removed) ...
# Selectintg important features 14,17,12,11,10,16,18,4,9,3
X = train_
我正在尝试从graphlab SFrame访问多个行,并将它们转换为numpy数组。
我有一个96000行和4096列的数据库fd,需要检索存储在numpy数组中的行号。我想出的方法很慢。我怀疑这是因为每次迭代时我都会不断地增加sframe的大小,但是我不知道是否有任何预先分配值的方法。我需要抓取20000行,而当前的方法还没有完成。
fd=fd.add_row_number()
print(indexes)
xs=fd[fd['id'] == indexes[0]] #create the first entry
t=time.time()
for i in indexes