我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我想使用TensorFlow数据验证来分析和验证数据,以便输入到我的ML模型中。但是,我的原始数据表在BigQuery上(超过30 as ),我不能将其加载为pandas数据帧。 如何将数据从Bigquery加载到我的笔记本中,以便使用TensorFlow数据验证对其进行分析? 我想我可以使用Dataflow,但是我可以找到一个合适的例子
我希望有人能帮我做以下事情: 我希望使用空格来标识数据帧中的模式 这是dataframe: Input Import pandas as pd
testNet=pd.DataFrame([[12,"Excellent but I want to buy it"],
[18,"Super I wish to buy it"],
[23,"We hope to buy now"],
[24,"She hope
我有一个pandas dataframe,它的索引基于numpy datetime类型。
我可以轻松地访问一系列数据帧条目:
for t in df.index.values:
print(df[:t])
然而,每当我尝试访问特定值时,都会出现问题(KeyError)。
for t in df.index.values:
print(df[t])
最终得到了一个使用.iloc的变通方法,但它很混乱。
我是python和pandas数据帧的新手,我正在努力地思考如何将python生成器转换为pandas数据帧。
我想要做的是用这个函数将一个大表分成块,生成一个生成器:
def fetch_data_into_chunks(cursor, arraysize=10**5):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
然后
我有一个缺少值的pandas dataframe,例如: My_var1 My_var2 My_var3 My_var4
0 No W6 No Nan
1 No W6 No Nan
2 No W6 No Yes
3 No W6 No No
4 No W6 Yes No 我还有一系列以str格式存储的数据过滤器,例如:
我正在尝试oneHotEncode我的Pandas数据帧的分类变量,其中包括分类变量和连续变量。我意识到使用pandas .get_dummies()函数可以很容易地做到这一点,但我需要使用管道,以便稍后可以生成PMML文件。
这是创建映射器的代码。我想要编码的分类变量存储在一个名为'dummies‘的列表中。
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
我想要将数据帧导出到csv。但最重要的是,我想打印数据帧的日期,以在csv文件中产生以下结果。如何将字符串句子连接到数据帧中,以便将其一起导出到csv?
import pandas as pd
import datetime as dt
today1=dt.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
print('This dataframe is created on ',today1)
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
print(df)
df.to_c
我使用pandas df.value_counts()来查找特定品牌的出现次数。我希望将这些值计数与初始数据帧中的各个品牌合并。
df has many columns including one named 'brands'
brands = df.brands.value_counts()
brand1 143
brand2 21
brand3 101
etc.
如何将值计数与原始数据帧合并,以便每个品牌的相应计数都在一个新列中,比如"brand_count"?
是否可以为这些列分配标题;names函数不适用于序列,并且我无法将其转
如何将熊猫数据帧发送到hive表?
我知道如果我有一个spark数据帧,我可以将它注册到一个临时表中,使用
df.registerTempTable("table_name")
sqlContext.sql("create table table_name2 as select * from table_name")
但是当我尝试对registerTempTable使用pandas dataFrame时,我得到了以下错误:
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'regis
我有csv文件,我正在将其读入Python Pandas Dataframe。我想对操作进行矢量化,以便使用针对某些列的一组用户定义函数对列运行数据清理,并将结果附加到数据帧中。
我可以读取记录并逐个处理它们,但我想通过Pandas使用一个函数对1整列进行操作来向量化操作。
输入数据帧
A B C D
0 a b c d
1 t f h e
2 j r y k
我想在列A, B and C上执行数据清理(DC*)。
A B C D DC1-A DC2-B DC3-D
0 a b c d
当我使用pyhive库和pandas.read_sql读取impala数据时,我得到了一个错误的UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe2 in position 3071: unexpected end of data 出现此错误的原因可能是那里的数据可能已损坏。 如何将其更改为不同的编码,以便能够获取数据帧中的数据?
我正在尝试从三个列表创建一个dataframe,这三个列表是我使用网络抓取的数据生成的。但是,当我尝试将这些列表转换为字典,然后使用它们来构建我的pandas数据帧时,它会为每个字典项(行)输出一个数据帧,而不是将所有这些项都作为行包含在数据帧中的一个数据帧。 我认为问题出在我用来网络抓取数据的for循环中。我知道在这个问题上也有人问过类似的问题,包括这里的Pandas DataFrame created for each row和这里的Take multiple lists into dataframe,但我已经尝试了这些解决方案,但没有任何乐趣。我相信网络刮擦循环增加了一个细微的差别,使
如何将以下具有若干文档中每个单词的tf-idf分数的pandas数据帧转换为名为"tfdif“的矩阵,以便实现以下示例
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from nltk.stem.porter import PorterStemmer str = 'this sentence has unseen text such as computer but also king lord juliet' response = tfidf.transform([str])
读取excel文件后,pandas数据框为30行。它过滤到一行(它总是在过滤器之后的一行),我如何将数据帧保留为数据帧。在过滤(删除行)之后,它将数据帧转换为序列。
excel文件ppfileloc对于四月份有30行,对于选定的日期,它始终是数据框中的一条记录。生成的数据框会重塑为序列。
#Following is the code and output in jupyter.
df = pd.read_excel(ppfileloc)
df.set_index('Date',inplace=True)
date = 15
df1 = df.loc[date,:]
df2