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(5633)
视频
沙龙
1
回答
如何将
大量
的
熊猫
系列
组合成
DataFrame
?
、
、
、
我有18万只
熊猫
系列
,我需要合并成一个
DataFrame
。一个接一个地添加它们需要花费
大量
的
时间,显然是因为当数据帧
的
大小增加时,追加会变得越来越慢。同样
的
问题仍然存在,即使我使用numpy,它在这方面比Pandas更快。 从该
系列
创建
DataFrame
的
更好方法是什么? 编辑:更多背景信息。
系列
存储在一个列表中。我没有意识到只写一篇就足够了 pd.concat(player_library, ax
浏览 15
提问于2020-09-06
得票数 0
3
回答
以
熊猫
系列
为例,其中每个元素都是一个
DataFrame
,并将它们
组合成
一个大
的
DataFrame
、
我有一个
熊猫
系列
,其中
系列
的
每个元素都是一个单行
熊猫
DataFrame
,我想附加在一起成为一个大
的
DataFrame
。as pd return pd.
DataFrame
'cube' : [val**3] } ) ## returns a Pandas
浏览 0
提问于2013-05-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将
巨蟒
的
极地
系列
转换为
熊猫
系列
?
、
如何将
巨蟒
的
极地
系列
转换为
熊猫
系列
?我目前
的
解决办法是:df[["a"]].to_pandas()["a"] 但是有什么方法可以直接从极地
系列
到
熊猫
系列
吗unrecognized data struc
浏览 6
提问于2022-03-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫
的
数据是如何实现
的
?我们能用一些自定义来实现类似的数据格式吗?
、
、
我只需要一些Pandas数据文件
的
功能,并需要删除其他功能或限制用户使用它们。因此,我计划编写我自己
的
dataframe
类,它将只包含Pandas dataframes
的
一个子集。
浏览 2
提问于2017-11-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在两个numpy数组之间分割
熊猫
行
、
、
我想根据
熊猫
系列
中
的
值分割一只
熊猫
的
数据。df = pd.
DataFrame
(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde')) df_info = pd.
DataFrame
(data= {'beginRows': [2, 7], 'endRows&
浏览 0
提问于2018-07-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫
系列
,包含字节或字符串数据到json或字典类型。
、
、
我有一个带有bytes数据类型
的
熊猫
系列
,我想将其转换为操作和解析内容。import pandas as pd 'bdatadf_zillow_az_v2['attom'] = df_zillow_az_v2['attom'].apply(literal_eval) ValueError: mal
浏览 12
提问于2022-03-29
得票数 0
2
回答
熊猫
数据分组值
、
、
、
我有一只这样
的
熊猫
,{'name': ['abc','bcd','abc'],})我需要将秒列
组合成
一个名称相同
的
行
的
单一列表counter=[] counter.append(list(dd[dd['name'] == a][&
浏览 3
提问于2017-09-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Python向
系列
groupBy吐痰
、
、
我有一个
dataframe
,我可以在一个特定
的
列上运行拆分并得到一个
系列
--但是
如何将
其他列添加回这个
dataframe
中呢?或者,我是否在拆分中指定了列a,即groupBy,然后在列b上拆分?投入:0 abc123 1703.0|1144.0 2172.0|735.0 输出:
熊猫
系列
数据(未扩展)用于systemA和B在groupedBy _id上
的
拆分
浏览 7
提问于2022-06-13
得票数 0
2
回答
如何将
多维
熊猫
系列
转换为
熊猫
数据
、
、
、
目前,我有一个
熊猫
系列
pds#(1159,)#(18, 100)pdf = pd.
DataFrame
(pds) 给了我一只有形状
的
熊猫
浏览 0
提问于2018-03-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
熊猫
向numpy阵列
的
矢量化整形
、
、
我
如何将
熊猫
的
数据重新
组合成
一个数字数组,即为属于该条目的所有条
的
foo
的
每个离散值创建一个列表项,但不需要手动迭代(向量化)?import pandas as pddisplay(d)result
浏览 0
提问于2021-05-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
AttributeError:'
DataFrame
‘对象没有属性'dtype’突然出现
、
、
我
的
google中有功能
的
df,突然出现了错误:df_features['cooling'] = df['cooling'].astype('object')下面是错误:跟踪(最近一次调用) in () 5y=df_ AttributeError
的
目标self, name)
浏览 8
提问于2022-04-07
得票数 2
1
回答
如何标记“Pandas”
系列
字符串
、
你好,我正在尝试转换成“聊天”
的
每一项内容
的
标记,这是我
的
熊猫
数据文件中
的
一个列,长度为1000。stopwords.words('english'))print(words) 它工作得非常好,输出就是我想要
的
,
浏览 0
提问于2018-11-02
得票数 1
7
回答
用嵌套字典中
的
项目构造
熊猫
DataFrame
、
、
、
假设我有一个具有结构
的
嵌套字典'user_dict‘: user_dict,user_dict包含了
大量
的
项目,我想把它们喂给
熊猫
DataFrame
,用属性来构造这个
系列
。具体来说,我
的
问题是,是否有一种方法可以帮助
DataFrame
构造器理解这个
系列
应该从字典中<
浏览 3
提问于2012-11-26
得票数 141
回答已采纳
1
回答
没有像sep=None这样
的
分隔符,或者如何删除逗号?
、
、
结果应该是一个新
的
csv与1栏,其中所有的产品。既然默认
的
分隔符是逗号,并且不允许使用sep=None或类似的分隔符,那么在没有逗号
的
情况下,怎么可能将产品放在一列中呢?首先,我认为导入
的
文件00会有分隔符,但是使用replace和delim_whitespace=False,我想我应该确保它不是从那里来
的
(不管怎样,它只是一个列)。我还试图将最终文件
的
第1列和第2列与笛卡儿产品合并或连接,但不知道如何合并。此外,我在replace(",", ""
浏览 3
提问于2020-06-01
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
DataFrame
中没有名称
的
列
、
我在我
的
series中有一个由counting值创建
的
4
DataFrame
,它看起来像aloha world 1我正在尝试将这些数据concat到一个
dataframe
中,比如all_Data .columns = ["col1", "col2"
浏览 3
提问于2020-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将“文件”类型
的
文件读入
熊猫
DataFrame
的
最简单方法
、
、
、
我试图在DataFrames中读取Windows上
的
“文件”类型。这些文件有由N个空格分隔
的
数据列,并且有可变
的
列数。例如,这里有两个包含一些数据
的
文件示例。Planet Small在上面这两个文件中读取数据
的
最简单方法是什么
浏览 1
提问于2021-05-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将pandas
系列
添加到
DataFrame
,保留索引
、
我在将
熊猫
系列
的
内容添加到
熊猫
DataFrame
时遇到了一些问题。我从一个空
的
DataFrame
开始,初始化时有几列(对应于连续
的
日期)。然后我想使用不同
的
熊猫
系列
顺序填充
DataFrame
,每个
系列
对应不同
的
日期。然而,每个
系列
都有一个(潜在
的
)不同
的
索引。 我希望得到
的
<
浏览 2
提问于2015-04-23
得票数 2
2
回答
将
熊猫
系列
转换为可迭代性
、
、
我有一个
熊猫
系列
,我想把这个
系列
作为MultiLabelBinarizer
的
fit功能
的
输入。然而,我发现MultiLabelBinarizer
的
fit需要一个表单iterable of iterables
的
输入。我不知道
如何将
熊猫
系列
转换成所需
的
类型。pd data = pd.read_c
浏览 2
提问于2017-07-24
得票数 4
回答已采纳
6
回答
TypeError:无法将
系列
转换为<class 'float'>
、
我有一个
dataframe
(df),它看起来像:2001-01-02 1.00222001-01-30 126.37002015-04-01 124.2500在整个时间序列中,我试图将今天
的
值除以昨天
浏览 7
提问于2017-03-23
得票数 29
回答已采纳
2
回答
Python、Pandas、
DataFrame
,添加与SQL GROUP_CONCAT等效
的
列
、
、
我
的
问题与这里问
的
但没有回答
的
问题非常相似+------+---------+ +------+-apply(lambda x: list(x.user))但是结果对象不再是Pandas
Dataframe
<e
浏览 0
提问于2021-01-09
得票数 1
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