比较numpy数组和Pandas数据帧中的值
numpy数组和Pandas数据帧都是数据处理和分析中常用的工具，它们在云计算领域发挥着重要的作用。下面是对比numpy数组和Pandas数据帧中的值的一些详细解释：
- numpy数组：
- 概念：numpy是一个用于科学计算的开源库，提供了多维数组对象和用于处理数组的函数。它是Python的核心科学计算库之一。
- 分类：numpy数组是一个固定大小的、同类型的多维数组，可以是一维、二维或更高维度的数据结构。
- 优势：numpy数组提供了高效的数值运算和数据操作功能，支持广播（broadcasting）和向量化操作，可以快速处理大规模数据。
- 应用场景：numpy广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域，特别适合于处理数值型数据。
- 相关产品：腾讯云的云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）可以提供计算能力支持，用于运行numpy代码。
- Pandas数据帧：
- 概念：Pandas是一个开源的数据分析和处理库，建立在numpy之上，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
- 分类：Pandas数据帧是一种二维表格型的数据结构，可以包含不同类型的列，类似于关系型数据库中的表。
- 优势：Pandas数据帧提供了灵活的数据处理和操作功能，支持数据的清洗、转换、合并、切片等操作，以及灵活的索引和筛选功能。
- 应用场景：Pandas广泛应用于数据清洗、数据分析、数据可视化等领域，特别适合于处理结构化数据。
- 相关产品：腾讯云的云数据库CynosDB（https://cloud.tencent.com/product/cynosdb）可以作为Pandas数据帧的数据存储和管理平台，提供高可靠性和扩展性。
总结：numpy数组适用于数值计算和科学计算领域，而Pandas数据帧适用于数据处理和分析领域。在实际使用中，可以根据具体需求选择合适的工具。腾讯云提供的云服务器和云数据库等产品能够为numpy和Pandas提供稳定可靠的计算和存储基础设施支持。
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我有一个多类分类机器学习应用程序，我想使用tensorflow计算它的f1分数。预测值和实际值分别存储在pandas数据帧y_pred和y_act中。两者都填充了1和0。所以我这样做： # convert dataframes to numpy
pred_numpy = numpy.asarray([y_pred], numpy.int32)
act_numpy = numpy.asarray([y_act], numpy.int32)
# compute multiclass f1
metric = tfa.metrics.F1Score(num_classes=num_classes,
浏览 254提问于2021-10-13得票数 1
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以前，NumPy中有和，但随着pandas包的快速发展，我想知道它们是否会被频繁使用。从R开始，我总是不得不解压记录数组来修改来自多个列的值，并将它们重新分配回结构中，但我很高兴pandas现在允许对其数据帧执行此操作。我想知道是否有记录数组更好的用途(它是否有pandas没有的一些有用的方法)？
浏览 0提问于2012-11-14得票数 9
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我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。
数据帧a和b具有形状：
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用np.hstack((a,b))时，免费的20 up的had已经完全用光了。
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
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我有多个pandas数据帧，我想写一个函数，它将取出数据帧每列中的值，并将它们放入自己的numpy数组中。
示例数据帧
In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
In [2]: df
Out[2]:
A B
0 1 2
1 1 3
2 4 6
如何从A列和B列的值中生成两个不同的numpy数组
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
我是巨蟒和胖newbie...and我被卡住了。我正在尝试从现有numpy数组中元素的对数返回创建一个新的numpy数组(即new array = old array(with ln(x/x-1)。我没有使用Pandas数据帧，因为我计划将返回的相关性(即“新数组”)合并到一个大型蒙特卡洛模拟中。如果这不是正确的路径，请接受建议。
这是我在stackflow搜索中找到的最接近的结果，但它不起作用：
我的猜测是我需要传入现有数组的元素，但我认为在Numpy中使用数组和函数是摆脱Pandas系列和Python基代码的全部好处。感谢帮助和反馈！
代码链接(我是新手，所以stackflow不允许我嵌入
浏览 1提问于2016-09-15得票数 0
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我有以下数据帧(为简洁起见，返回的时间序列被截断)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'return':np.array([np.nan, np.nan, np.nan, 0.015, -0.024, 0.033, 0.021, 0.014, -0.092])})
我试图在第一次返回前的最后一个基数开始索引(即“NaN - 100”)，同时保持100值之前的NaN不变(从附加到现有数据帧和绘图的角度考虑)。
我只找到了一种在返回向量中没有NaN时创建所述索引的方法：
df['index
浏览 23提问于2021-03-18得票数 1
我是Spark新手。在我的应用程序中，我希望从许多numpy数组创建一个RDD。每个numpy数组是(10,000，5,000)。目前，我正在尝试以下操作：
rdd_list = []
for np_array in np_arrays:
pandas_df = pd.DataFrame(np_array)
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df) ##SLOW STEP
rdd_list.append(spark_df.rdd)
big_rdd = sc.union(rdd_list)
所有的步骤都很快，除了将
浏览 0提问于2016-06-28得票数 0
我已经将pandas中的数据帧转换为numpy中的list，但是我在numpy数组中得到了单词"list“，如图1所示。Figure 1 我希望我能得到numpy格式的列表数据，就像图2中的数组中没有单词" list“一样 Figure 2
浏览 26提问于2020-09-27得票数 0
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2回答
如何将numpy数组转换为pandas数据帧。为了简化问题，该数组只包含5个值。在实践中，还有更多。 import numpy as np
import pandas as pd
nparray1 = np.array([1,2,3,4,5])
nparray2 = np.array([2,2,2,6,6]) 我想从nparray1中获得以下数据帧结构： | column1 | column2 | column3 | column4 | column5 |
|---------|---------|---------|---------|---------|
| 1 | 2
浏览 13提问于2021-08-31得票数 0
我首先垂直生成一些数据，但希望将它们转置为行数据，然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr'，'en'，'ir'，'ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果？
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import
浏览 1提问于2015-10-20得票数 2
使用Python3.6和Pandas0.22，我创建了一个Pandas dataframe IRdaily，其中包含各种利率每日变化的时间序列。我可以使用以下命令轻松地将Pandas数据帧写入Excel：
writer = pd.ExcelWriter(outFileName)
IRdaily.to_excel(writer, 'Daily Changes')
但是，如果我现在计算特征值分解(特征值的向量和特征向量的矩阵都是numpy ndarray)，并尝试将它们写入同一工作表，我会得到一个错误：
covD = deltaIRdaily.cov()
eigValD, eig
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
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我有一个pandas数据帧(1413行)和一个numpy数组(1412行)。
type(df1)
Out[193]: pandas.core.frame.DataFrame
df1.shape
Out[194]: (1413, 15)
type(arr1)
Out[195]: numpy.ndarray
arr1.shape
Out[196]: (1412, 3)
我想用arr1 + nan中的列填充df1中的列，但它不起作用
df1['aaa'] = np.vstack((np.nan, arr1[:,0]))
有人能告诉我怎么做吗？
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
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坚持与潘达
、、、、
有关于使用内存映射文件在Joblib中持久化Numpy数组的良好文档。
在最近的版本中，Joblib将(显然)以这种方式自动持久化并共享Numpy数组。
Pandas数据帧也会被持久化，还是用户需要手动实现持久性？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
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是否可以将任意numpy数组存储为Pandas的数据帧中单个列的值
这些数组都是二维的，我打算使用它们来计算同一数据帧中其他列的值。
为了提供一些我想要做的事情的背景：
每个数组是某个网络的邻接矩阵，对于每个网络，我要计算它的各种特性(例如密度、集中度、聚类系数等)，它们实际上是同一数据中的其他列。
浏览 4提问于2013-10-24得票数 17
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我有一个具有多个数据通道和一个触发通道的数据帧。触发通道为0或1，事件发生时为1。
我希望检测数据帧中的事件起始时间(trigger == 1)和采样数据通道，以便仅在事件触发后获得指定的时间量。
要有一个具体的示例，请考虑以下内容：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
# time in seconds
t = np.arange(10)*0.1
# data channels and trigger
d = dict(y=np.random.randn(10),
z=np.random.r
浏览 6提问于2018-01-28得票数 0
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既然pandas提供了数据帧结构，那么numpy中还需要结构化/记录数组吗？我需要对需要这种结构化数组类型框架的现有代码进行一些修改，但从现在开始，我正在考虑使用pandas代替它。我会不会发现我需要一些pandas不提供的结构化/记录数组的功能？
浏览 2提问于2012-08-21得票数 22
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我正在尝试使用numpy数组中的字符串填充pandas数据帧。
<code>A0</code>
假设列'a‘和'b’是浮点数，列'c‘应该是字符串
<code>A1</code>
我试图在for循环中执行此操作，但得到以下错误：
<code>A2</code>
浏览 5提问于2020-11-13得票数 0
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我有一个函数myfunc，它对两个pandas DataFrame列进行计算。输出是一个Numpy数组。
def myfunc(df, args):
import numpy
return numpy.array([df.iloc[:,args[0]].sum,df.iloc[:,args[1]].sum])
此函数在rolling_df_apply中调用：
def rolling_df_apply(df, myfunc, window, *args):
import pandas
result = pandas.concat(pandas.DataFrame(
浏览 1提问于2015-07-28得票数 0
我对numpy和pandas比较陌生(我是一个实验物理学家，所以我使用ROOT已经有很多年了……)。ROOT中的一个常见图是2D散点图，在给定x和y值列表的情况下，生成一个变量与另一个变量的“热图”型散点图。
如何使用numpy和Pandas最好地实现这一点？我正在尝试使用Dataframe.plot()函数，但我甚至在努力创建数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.random.randn(1,5)
y = np.sin(x)
df = pd.DataFrame(d)
首先，这个数据帧的形状是(1,2)，但我希望它的形状是(5,2
浏览 0提问于2015-04-30得票数 43
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我使用相同形状的布尔矩阵来子集pandas数据帧，以便布尔矩阵中具有相应假单元格的所有值都将显示为NA：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','b','c'])
b = np.ones((3,3), dtype=bool)
b[1,1] = False
# gives 9x3 array
df[b]
有没有办法在不首先将矩阵转换为与df具有相同索引和列的pandas数据帧的情况下完成此操
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
我想使用等同于熊猫"read_sql_query“的东西，将数据从数据库加载到numpy数组中，而不是熊猫数据帧中。 在pandas中，我使用类似这样的东西： df = pd.read_sql_query(sql="select * from db;", con=con, index_col='index') 现在我需要一个类似如下的函数： A = read_sql_to_np(sql="select * from db;") 其中A是numpy数组。
浏览 15提问于2020-01-28得票数 1
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1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k，10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
我有一个带有索引的Pandas Dataframe，这不是唯一的。 index col1 col2
1 a b
1 r t
2 e e 和长度与Dataframe相同的一维Numpy数组 数组= g，h，y 我需要将数组添加到一个新列中，如下所示： index col1 col2 array
1 a b g
1 r t h
2 e e y 我曾尝试将该数组转换为Pandas序列和数据帧，但由于该数组具有不同的索引，因此遇到
浏览 13提问于2019-03-17得票数 0
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我有一个3d列表
l=[ [ [1,"ab",119.0] ] , [ [2,"cd",129.0] ] , [ [ 3,"ef",139.0] ] ]
代码
import pandas as pd , numpy as np
l=[ [ [1,"ab",119.0] ] , [ [2,"cd",129.0] ] , [ [ 3,"ef",139.0] ] ]
b=np.array(l)
print(pd.DataFrame(l))
print(pd.DataFrame(b))
可以将
浏览 3提问于2018-08-31得票数 2
例如：
nrow = 10
ncol= 10
a = np.arange(nrow*ncol,dtype=np.int32).reshape(nrow,ncol)
a = pd.DataFrame(a)
ix_list = np.arange(nrow,dtype=np.int32)
print np.isfortran(a.values) # False
print np.isfortran(a.loc[ix_list,:].values) # True
为什么.loc要用fortran有序数组来创建pandas数据帧？我能强制它用C有序的numpy数组创建pandas数据帧吗？
浏览 0提问于2017-09-15得票数 3
我有一个10列N行的pandas数据帧。我想从我的数据框中选择两列，并将它们放入一个维数为(N，2)的NumPy 2D数组中。如何做到这一点？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 1
1回答
我有下面的numpy数组，它们的形状不同。我想使用pandas创建一个数据帧，这样我就可以整洁地显示它，如下所示：
numpy数组：
et_arr: [ 8.94668401e+01 1.66449935e+01 -4.44089210e-14]
ea_arr: [ 100. 21.84087363 1.04031209]
it:
[[ 0.1728 1.0688 1.4848 1.6008 ]
[ 1.36746667 1.62346667 1.63946667 0. ]
[ 1.640533
浏览 10提问于2017-12-24得票数 1
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1回答
这是另一个IQR异常值问题。我有一个数据帧，看起来像这样：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=('red','yellow','green'))
df.loc[0:49,'Season'] = 'Spring'
df.loc[50:99,'Season'] = 'Fall'
df.loc[0:24,'
浏览 9提问于2020-05-29得票数 1
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我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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1回答
我正在处理多个数据帧。每个数据帧包含尺寸为67行x 215列的数值数据。为了从每个数据框中选择数据，存在另一个具有相同维度并包含布尔值的数据框。我无法检索满足true条件的单元格值。示例代码如下所示。 import pandas as pd
import numpy as np
#initialize a dataframe
df = pd.DataFrame(
[[21, 72, 67.1],
[23, 78, 69.5],
[32, 74, 56.6],
[52, 54, 76.2]
浏览 13提问于2021-03-19得票数 1
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我正在尝试将一个大约有9000万行的pyspark dataframe列转换成一个numpy数组。 我需要数组作为scipy.optimize.minimize函数的输入。 我尝试过转换为Pandas和使用collect()，但这些方法非常耗时。 我是PySpark的新手，如果有更快更好的方法，请帮助我。 谢谢 这就是我的数据帧的样子。 +----------+
|Adolescent|
+----------+
| 0.0|
| 0.0|
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| 0.0|
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| 0.0|
浏览 138提问于2019-09-30得票数 3
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1回答
我正在与numpy和pandas在Python上合作，以学习如何处理数据帧。 我在column上编写代码，并加载了Iris数据集，但由于某些原因，我的数据帧中没有“物种”列。也许我加载它的方式不正确？我希望在这件事上能帮上忙。 我添加了一个图像，如果代码仍然需要，那么这是我所拥有的： import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
df = pd.DataFrame(load_iris().data, columns=load_iris().feature_names) ?
浏览 45提问于2021-11-03得票数 2
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问:有没有一种快速的方法将2D Numpy矩阵转换为一组Pandas系列？例如，(100 x5) ndarray，到5个系列，每个系列有100行。 背景:我需要使用随机生成的不同类型的数据(浮点数、字符串等)创建一个pandas数据帧。目前，对于float，我创建了一个numpy矩阵，对于strings，我创建了一个字符串数组。然后，我将所有这些内容与axis=1结合起来，形成一个数据帧。这不会保留每个单独列的数据类型。 为了保留数据类型，我计划使用pandas系列。由于创建多个浮点数系列可能比创建一个浮点数的numpy矩阵慢，我想知道是否有一种方法可以将numpy矩阵转换为一组系列。 Th
浏览 29提问于2021-04-29得票数 0
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2回答
如何创建COO格式的稀疏矩阵，并使pandas数据帧不解嵌到密集布局，而是保留COO格式用于row,column,data import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse import coo_matrix
a = np.eye(7)
a_csr = csr_matrix(a)
a_coo = a_csr.tocoo()
print(a_coo)
(0, 0) 1.0
(1, 1) 1.0
(2, 2) 1.0
(3,
浏览 55提问于2021-08-06得票数 0
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我有一个数据帧和nparray，如下所示 import pandas as pd
import numpy as np
dic = {'A': {0: 0.9, 1: "NaN", 2: 1.8, 3: "NaN"},
'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5},
'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
A C B
0
浏览 42提问于2020-03-28得票数 1
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我们将测量结果(飞行数据)存储在Pandas数据帧中。
我们希望能够有一个“速度”场，它是速度的x，y和z分量的向量。计算速度的范数，或计算两个速度的标量积，并将结果存储在数据帧的新时间序列中，这样的计算将很容易。
有没有办法用Pandas做到这一点？
示例：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
fdo = Store()
df = fdo.getDataFrame(5)
# this works; there are three time series now, that contain the velocity
print df
浏览 1提问于2013-08-29得票数 2
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我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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我有两个Pandas数据帧，比如df1和df2 (shape (10，15))，我想把它们转换成Numpy数组，然后构造一个包含它们的Numpy数组(shape (2，10，15))。我目前正在做如下操作：
data1 = df1.to_numpy()
data2 = df2.to_numpy()
data = np.array([data1, data2])
现在，我正在尝试对许多数据帧对执行此操作，当我为其中一些数据帧对调用data.any()时，我使用的代码将会崩溃，这会给出真实值错误，表明应该使用any()或all() (我已经在这样做了)。当我看到这种情况发生时，我开始打印data，
浏览 3提问于2019-11-13得票数 0
1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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上面的图来自ibm认知类，训练测试split返回一个numpy数组。
上图来自本地和列车测试，split正在返回一个pandas数据帧。
想知道是否有相同的具体原因？
两个设备上的sklearn版本0.19.1。
本地python 3.6.4 ibm python 3.6.5
浏览 0提问于2018-11-07得票数 0
我想创建一个包含2列x行的Pandas数据帧，其中包含随机字符串。 我找到了生成带有随机int和随机字符串生成器的pandas数据帧的代码。我仍然没有看到一条清晰的路径来创建一个带有随机字符串的pandas数据框架。 用于随机int数据帧的代码 import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) 随机字符串的代码 import string
import random
def id_gener
浏览 60提问于2019-06-01得票数 4
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2回答
我有以下数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'a': [1,3,2]},{'a': [7,6,5]},{'a': [9,8,8]}])
df ? df['a'].to_numpy()
df['a'].to_numpy()
=> array([list([1, 3, 2]), list([7, 6, 5]), list([9, 8, 8])], dtype=object) 如何在不编写(3,3)循环的情况下
浏览 23提问于2020-04-03得票数 2
3回答
要从numpy创建一个pandas数据帧，我可以使用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
如果我改用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
其中每个阵列是一列数据。但这会抛出错误：
浏览 7提问于2018-05-25得票数 4
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1回答
我有一长串熊猫的数据框架，根据类型，"pandas.core.series.Series“。这个列表中可能有一百万个条目。我通过用numpy.array_split分割数据帧来创建它。
据推测，目前每个数据帧只包含一个数字：
In[29]: df1[0:5]
Out[29]:
[1 12149992.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 2 12149995.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 3 12149997.0
Name: 3121916261129, dtype: float
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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1回答
我知道在numpy数组上工作会比pandas更快。
我想知道是否有一种等价的(更快的)方法在numpy数组上做pandas.replace。
在下面的示例中，我创建了一个数据帧和一个字典。字典包含列的名称及其对应的映射。我想知道有没有什么函数可以让我把一个二进制数组提供给一个numpy数组来进行映射，并产生更快的处理时间？
import pandas as pd
import numpy as np
# Dataframe
d = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)
浏览 2提问于2021-05-24得票数 1
1回答
我用scikit和pandas的数据集做了套索回归。我想试着使OLS适合套索选择的特征。我有像这样的东西 lassomodel = LassoCV(alphas = [1, 0.1, 0.001, 0.0005]).fit(X_train, y_train) 和 lassomodel.coef_ 我想要得到数据帧或numpy数组，其中包含套索系数不等于零的所有特征。
浏览 10提问于2020-06-11得票数 1
回答已采纳
我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
我已经在我的数据帧上使用pandas和numpy编写了一段代码。它可以工作，但我想知道如何定义一个函数来做同样的事情，并将其应用于我的数据帧。
import pandas
def f(row):
if row['time_download'] == 0:
val = 0
else:
val = (row['volume_download'] - row['volume_last_second'])/(row['time_download']/1000)
return val
浏览 9提问于2019-08-14得票数 0
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我的实际问题需要在数据帧中编码字符串，正如我在以下步骤中所做的那样：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"cool": list("ABC"), "not_cool": list("CBA")})
encoding = {"A": [0, 0, 1], "B": [0, 1, 0], "C": [1, 0, 0]}
编码如下：
df.applymap(encoding.get)
现在，我有一个数据框架，其中的元素是列表：
cool
浏览 2提问于2014-08-05得票数 0
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很抱歉问了一个基本的问题。我相信答案很简单，但我已经用头撞墙好一阵子了。我是python的新手，但我理解矢量化计算的概念。例如，在以下(相当琐碎的)代码中：
import pandas as pd
ndx = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
first = [3, 7, 2, 5, 9, 4]
second = [8, 9, 7, 3, 3, 7]
first = pd.DataFrame(first, index = ndx)
second = pd.DataFr
浏览 5提问于2014-02-05得票数 3
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