我想比较几对pandas数据格式中的一个列,并将共享值写入一个空列表中。我已经编写了一个函数,它可以用一对数据文件来完成这个任务,但是我似乎无法将它放大。
def parser(dataframe1,dataframe2,emptylist):
for i1 in dataframe1['POS']:
for i2 in dataframe2['POS']:
if i1 == i2:
emptylist.append(i1)
其中'POS
当我试图连接两只熊猫数据时,我发现了下面的一个错误:
TypeError: cannot concatenate object of type 'list; only ps.Series and ps.DataFrame are valid
一开始,我认为这是因为一种包含某列列表的数据格式。因此,我尝试将两个不包括列中列表的数据文件连接起来。但我也犯了同样的错误。为了确定,我打印了数据格式类型。他们都是pandas.core.frame.DataFrame。为什么我会有这个错误,即使它们不是列表?
import pyspark.pandas as ps
split_col = spli
我有不同的熊猫资料,我把它们列在一张清单上。我想用json (或任何其他格式)保存这个列表,这些列表可以被R.
import pandas as pd
def create_df_predictions(extra_periods):
"""
make a empty df for predictions
params: extra_periods = how many prediction in the future the user wants
"""
df = pd.DataFrame({
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'
我有一个简单的熊猫DataFrame,在这里我需要添加一个新的列,该列显示“current_price”在一系列其他列“价格表”中出现的“计数”,与current_price列匹配:
import pandas as pd
import numpy as np
# my data
data = {'Item':['Bananas', 'Apples', 'Pears', 'Avocados','Grapes','Melons'],
'Jan':[1,
我有3个excel文件,每个有4000行和5列。我希望将excel文件合并到一个数据框中,并删除重复的行。随后,我希望将结果发布为excel文件:
import pandas as pd
import numpy as np
filenames = ['Sample_a.xlsx','Sample_b.xlsx','Sample_c.xlsx']
dataframes = [pd.read_excel(f) for f in filenames]
new_dataframe = df.dropduplicates(datafra
我想使用熊猫过滤器删除包含字符串"delta“的列。
示例dataframe:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=[1], x_delta=[2]))
我想删除包含字符串增量的所有列。请记住,dataframe可能有更多的列,这必须是通用的。我正在考虑使用过滤器方法,但我不能正确地做否定。
谢谢你的帮忙!
这对我没有用:
def not_delta(df):
"""Drop the columns that contain the word delta"""
retu
假设有一个csv文件,如下所示: # data.csv
0,1,2,3,4
a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
c,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
d,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 现在我创建了两个数据帧:一个来自csv文件,另一个使用DataFrame()。我希望两个DataFrame是相等的。 # Read the csv file into a pandas.DataFrame
A = pandas.read_csv('data.csv')
# Create (same?) dataframe by
试图理解Pandas的一些特性背后的设计原理。
如果我有一个具有3560行和18列的DataFrame,那么
len(frame)
是3560,但是
len([a for a in frame])
才18岁。
对于来自R的人来说,这可能是很自然的;对我来说,这感觉并不是很“Pythonic”。有没有介绍什么地方潘达的基本设计原理?
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
我希望将在每个列标题下具有非不同值的. .csv文件转换为在每个列标题下具有不同值的.csv(只想知道大型..csv文件的每一列的所有唯一值)。举个例子:
我的初始..csv文件是可见的(左),它在Excel中显示为(参见右):
A,B,C,D A B C D
1,CEN,T2,56 1 CEN T2 56
2,DECEN,T3,45