假设我们在Python中有这个数组:
import pandas as pd
arr = pd.DataFrame(['aabbc','aabccca','aa'])
我希望将每一行拆分为其字符的列。行的长度可能不同。这是我期望的输出(在本例中为3*7矩阵):
1 2 3 4 5 6 7
1 a a b b c Na Na
2 a a b c c c a
3 a a Na Na Na Na Na
我的矩阵的行数是20000,我不喜欢使用for loops。原
dataframe列包含几个没有意义的三个和两个字母单词的句子。我希望在dataframe列中找到所有这样的单词,然后从dataframe列中删除它们。df-
id text
1 happy birthday syz
2 vz
3 have a good bne weekend
我希望1)找到长度小于3的所有单词。(这将返回syz,vz,bne) 2)删除这些单词(注意,停止词已经被移除,所以像"a“、”现在在dataframe列中不存在了,上面的dataframe只是一个例子)。“
我尝试了下面的代码,但它不起作用
def word_l
在我的熊猫数据中有一个列,它存储字节。我相信当我将字节放入dataframe时,字节将被转换为字符串,因为dataframe不支持实际字节作为dtype。所以,列值不是b'1a2b',而是被包装在一个类似于"b'1a2b'"的字符串中。
我将这些值传递到需要字节的中。当我像这样传递它时,我会得到错误消息:
TypeError: memoryview: a bytes-like object is required, not 'str'
在这种情况下,我感到困惑的是编码或解码是否有效,还是有其他方法将包装的字节转换为字节?(我正在使
我需要用选定行上的一些字符串来更新DataFrame列,我为这些行建立了索引。到目前为止,我已经通过列表理解实现了我所需要的东西:
[data.particleIDs.values[idx[i]].append(particlenames[i]) for i in range(len(idx))]
其中data.particleIDs是需要更新的DataFrame列,particlenames是一个包含字符串的列表,idx是一个数组,对于每个字符串,该数组包含需要写入的DataFrame行。几个字符串对应于同一行,我需要将它们都写在DataFrame列中。
假设我有一个DataFrame和我用
我有一个有三列的dataframe,“组织名称”、“类型”、“组织类型”。“类型”和“器官类型”是同一回事。我想要创建一个名为“Org”的新列,它接受'Type‘列中的字符串,如果'Type’列为空,则在'Type of Org‘列中取名称。
Example of current dataframe:
Name of Organization Type Type of Org
Tyco Retail Retail
Mac Service
我希望将列放在包含banned_columns列表中任何单词的pyspark中,并从其余列中形成一个新的dataframe。
banned_columns = ["basket","cricket","ball"]
drop_these = [columns_to_drop for columns_to_drop in df.columns if columns_to_drop in banned_columns]
df_new = df.drop(*drop_these)
banned_columns的思想是删除以basket和cricket
我有一只熊猫数据,里面有一列ID。我需要运行另一个sql查询,其'WHERE‘子句由上述列中的所有in指定。
例如:
df1 = DataFrame({'IDs' : [1,2,3,4,5,6]})
query = """ Select id, SUM(revenue) AS revenue WHERE id IN (***want df1['IDs'] here***) Group by 1"""
df2 = my_database.select_dataframe(query)