Dataframe中的递归值
是指在数据框中存在对自身的引用或依赖关系。递归值可以用于处理具有层级结构或树状结构的数据，其中每个节点可以引用其父节点或子节点的值。
递归值在数据处理和分析中具有广泛的应用场景，例如组织结构、文件系统、图像处理等领域。通过使用递归值，可以轻松地处理和分析这些复杂的数据结构。
在处理递归值时，可以使用递归算法来遍历和处理数据框中的每个节点。递归算法可以通过递归函数来实现，该函数在处理每个节点时会调用自身。通过递归算法，可以逐级遍历和处理数据框中的递归值，直到达到终止条件。
腾讯云提供了一系列适用于数据处理和分析的产品和服务，可以帮助用户处理包括递归值在内的复杂数据。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了丰富的图像处理和分析功能，可以处理包括递归值在内的图像数据。
- 腾讯云文本智能（https://cloud.tencent.com/product/ti）：提供了文本分析和处理的能力，可以处理包括递归值在内的文本数据。
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供了可靠的数据库存储和管理服务，可以存储和查询包括递归值在内的复杂数据。
- 腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了多种人工智能相关的服务和工具，可以处理包括递归值在内的各种数据。
通过使用腾讯云的产品和服务，用户可以方便地处理和分析包含递归值的数据，实现更高效和精确的数据处理和分析任务。
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我目前正在尝试将我的数据过滤到一个if中，并将字段返回到变量中。这是我的代码：
if df_table.filter(col(field).contains("val")):
id_2 = df_table.select(another_field)
print(id_2)
# Recursive call with new variable
问题是:它看起来像if过滤一样有效，但是id_2给我列名和类型，我想要那个字段的值本身。此代码的输出是：
DataFrame[ID_1: bigint]
DataFrame[ID_2: bigint]
...
如果我尝试
浏览 10提问于2022-11-30得票数 0
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目前，我正试图使用状态模型ARIMA库实现直接和递归的多步预测策略，并提出了一些问题。
一种递归的多步预测策略是训练一个单步模型，预测下一个值，将预测值附加到输入到预测方法中的外生值的末尾，然后重复。这是我的递归实现：
def arima_forecast_recursive(history, horizon=1, config=None):
# make list so can add / remove elements
history = history.tolist()
model = ARIMA(history, order=config)
model_
浏览 4提问于2018-10-30得票数 5
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我已经编写了一个简单的脚本来将不同子文件夹的名称保存到电子表格中。它似乎在执行返回语句之前的每一点都在执行它的工作。它返回None...
如果我在返回之前添加一条打印语句，我可以看到一个填充的dataFrame。
我想我遗漏了一些明显的东西，希望能得到一些帮助！谢谢
import sys, os, glob
from glob import glob
import pandas as pd
def findSubFoldersMultiple(iter,data_container):
if iter > 0:
current_directory = sys.a
浏览 18提问于2019-08-09得票数 0
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我正试着在两张桌子之间查一下。递归调用。但它总是一文不值。原因可能是什么？
def checkExchangerate(yearEc,monthEc,dayEc,currCode):
currCodes = {
'gbp' : 'GBP/EUR',
'usd' : 'USD/EUR'
}
retVal = exch_rate[currCodes[currCode]][exch_rate['DAGS']==dt(yearEc,monthEc,dayEc)]
print(retVal)
if retVa
浏览 1提问于2019-03-05得票数 1
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我有一个表，其中每个代码id都被引用到同一表中的另一列，下面是场景
Table: Code
OldCode NewCode
A B
B C
C D
D E
我想查询上面的表，对于OldCode= A，生成的代码应该是NewCode=E
A->B，B->C，C->D，D->E
我无法在查询中想出一个逻辑来实现它，但是我们可以通过dataframe实现它，但我想通过查询进行di。
我试过使用CTE，但我无法理解递归CTE的概念来实现它。
浏览 4提问于2020-11-10得票数 1
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我在pd.Series和pd.DataFrame上做了一段时间的实验，遇到了一些奇怪的问题。假设我有以下pd.DataFrame：
df = pd.DataFrame({'col':[[1,2,3]]})
注意，此dataframe包含包含list的列。我想修改这个dataframe的副本，并返回它的修改版本，以便初始版本保持不变。为了简单起见，假设我想在它的单元格中添加整数'4‘。
我尝试了以下代码：
def modify(df):
dfc = df.copy(deep=True)
dfc['col'].iloc[0].append(4
浏览 4提问于2020-01-20得票数 6
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我是Scala和Apache Spark的新手。我尝试计算Spark数据框架中一些列的平均值和标准差，并将结果附加到源数据框架中。我正试着递归地做这件事。下面是我的函数。
def get_meanstd_data(mergedDF: DataFrame, grpByList: Seq[String]): DataFrame = {
val normFactors = Iterator("factor_1", "factor_2", "factor_3", "factor_4")
def meanStdCalc(df: Data
浏览 4提问于2021-05-25得票数 1
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我有一个dataframe，其中一个列包含每一行的字典。我希望选择字典包含特定值的行。不管是哪个键包含了它。
字典有很多层次(它们包含很多列表，有很多字典，还有很多列表等等)。数据可能与此类似，但字典更复杂：
df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [{"a":1}, {"b":**specific_value**}, {"c":3}]})
A B
0 1 {'a': 1}
1 2 {'b': 2}
2 3 {&#
浏览 0提问于2020-11-13得票数 1
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我希望通过在之前和之后运行带有附加代码的原始方法来修补一个方法。特别是，我正在内存中的pyfakefs文件系统中运行测试，但是我想有时使用真正的文件系统，因为有些包不能在假文件系统上工作(在我的例子中是pybedtools)。
也许有很简单的方法可以做到这一点，但经过多次尝试，我还是想不出答案。这个是可能的吗？
举个例子，下面我试着修补熊猫的to_csv。
import os
import tempfile
from unittest.mock import patch
import pandas as pd
from pyfakefs.fake_filesystem_unittest imp
浏览 14提问于2021-06-19得票数 1
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我正在尝试迭代从Salesforce REST返回的嵌套有序字典中的查询结果，并将它们转换为DataFrame对象。由于返回的字典嵌套不一致，我在这方面遇到了麻烦。
例如，我有一个OrderedDict对象列表，每个对象都包含一个‘Id’、‘Email’和另一个‘attributes’OrderedDict对象，由‘url’和‘type’组成：
[OrderedDict([(u'attributes', OrderedDict([(u'type', u'someType'), (u'url', u'/someurl'
浏览 2提问于2014-04-11得票数 1
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我有path‘/User/OneDrive/Desktop/ data _ csv’在这个路径中，我在每个文件夹中有3个文件夹，每个文件夹中有5个文件夹，每个文件夹中有12个csv数据。
我怎么才能进口总额？
尽我所能。我只能导入整个文件夹，但是文件夹中的文件夹我不能做好。
此代码用于一个Ordner：
import glob
import os
import pandas as pd
directory = '/Users/OneDrive/Desktop/Data_CSV'
all_files = glob.glob(os.path.join(directory
浏览 3提问于2022-08-04得票数 1
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我有一个这样的DataFrame：
vals = {"operator": [1, 1, 1, 2, 3, 5], "nextval": [2, 3, 6, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(vals)
operator nextval
0 1 2
1 1 3
2 1 6
3 2 4
4 3 5
5 5 6
我想要做的是从一个起点(如1 )获得所有可能的
浏览 4提问于2020-09-04得票数 8
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我有一个函数，在这个函数中，我规范了DataFrame的第一个N列。我想返回规范化的DataFrame，但不返回原始的。然而，该函数似乎也会对传递的DataFrame进行变异！
using DataFrames
function normalize(input_df::DataFrame, cols::Array{Int})
norm_df = input_df
for i in cols
norm_df[i] = (input_df[i] - minimum(input_df[i])) /
(maximum(input_df[i])
浏览 2提问于2015-01-20得票数 8
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我正在处理一个非常嵌套的XML文件，该路径对于理解非常关键。这个答案使我能够同时打印路径和值：
我无法理解的是如何以一种更有用的方式输出结果(试图构造一个dataframe列表路径和值)。
例如，从链接的示例中：
<A>
<B>foo</B>
<C>
<D>On</D>
</C>
<E>Auto</E>
<F>
<G>
<H>shoo</H>
<I>Off</I&
浏览 7提问于2022-11-23得票数 0
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我有以下熊猫DataFrame：
df = pd.DataFrame({'name': ['Johnny', 'Michelle'},
'quiz': [10, np.nan],
'test': [np.nan, 49]})
我将这些数据传递给一个DataTables表。如何将NaN转换为更具可读性的内容？我尝试过使用defaultContent选项，但这似乎只适用于完全缺失的数据。另外，我的实际表有很多列。如果有一种更简单的方法可以将此更
浏览 0提问于2017-09-19得票数 0
我已经嵌套了json，我想要将它解压缩到熊猫的dataframe中，我可以使用下面的代码来完成它。是否有任何方法修改代码以删除全局变量？
d = {
"name":"Vertebrates",
"children":[
{
"name":"Mammals",
"children":[
{
"name":"human"
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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试着把熊猫DataFrame翻译成字典。熊猫的to_dict与orient的选择似乎不足以满足这种情况。在某些情况下，我的当前代码可以工作。
问题: 1.任何修改当前代码以使其看起来优雅和可能更快的建议? 2.如何在此场景中添加递归，使其适用于任意级别的嵌套。
fs = {'b1':{'f:ban':6, 'f:app':4}, 'b2':{'f:ban':4, 'f:app':2}}
dF = pandas.DataFrame.from_dict(fs, orient='index'
浏览 0提问于2017-03-26得票数 3
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我有一个递归函数
def boost_test(frame, iteration, max_iteration):
if iteration < max_iteration:
print iteration, max_iteration
# get predictions
iteration += 1
boost_test(frame, iteration, max_iteration)
elif iteration == max_iteration:
print 'return fr
浏览 0提问于2017-02-02得票数 0
对于下面的fold调用，我们可以看到每个返回值的类型都已被指示：
(注意:上面显示在第一行“三行”上的内容实际上都在代码的第59行)
val (nRows, dfsOut, dfOut): (Int,DataFrameMap, DataFrame)
= (1 to nLevels).foldLeft((0, dfsIn, dfIn)) {
case ((nRowsPrior, dfsPrior, dfPrior), level) =>
..
(nnRows, dfs, dfOut1) // These return values are
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
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我想做的是：
我目前正在使用Python3构建pandas DataFrame的一个子类。该类的一个功能是用户输入他们的data以及列的名称，以便在构造时为该类创建一个MultiIndex。然而，我正在努力寻找一种干净的方式来做这件事。
失败的策略#1
我的第一次尝试类似于下面的内容，在调用DataFrame构造函数之前，我尝试构造数据和索引值：
class DFSubClass(pd.DataFrame):
@property
def _constructor(self):
return DFSubClass
def __init__(self, d
浏览 0提问于2017-12-21得票数 0
我需要在df上运行一个自定义函数，并且我希望能够以与原始数据帧中完全相同的顺序返回值的向量(例如，合并回原始df，然后只使用新列)。
目前，我的函数返回一个简单的列表，结果是一个Series with index列和另一个包含该列表的列，如下所示
如何将结果合并回df?？
其他一些信息: 1.我的函数包含一些业务逻辑，并且需要访问组中的所有seris.name，所以我不能使用transofrm。2.我尝试使用序列作为返回类型，但得到了typeerror DataFrame必须是可散列的(即使我在返回之前设置了序列的名称) 3.我希望避免由于该函数而使用transofrm
import pand
浏览 9提问于2017-03-06得票数 0
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我想将dataframe的架构拆分为一个集合。我正在尝试这个方法，但是模式被打印成一个字符串。我是否可以将其拆分为每个StructType的集合，以便对其进行操作(比如只从输出中提取数组列)？我试图平平一个复杂的多层次的结构+数组数据。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql._
val test = sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3],"
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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我想得到DataFrame的所有列。如果DataFrame具有平坦的结构(没有嵌套的StructTypes)，df.columns会产生正确的结果。我也想返回所有嵌套的列名，例如。
给定的
val schema = StructType(
StructField("name", StringType) ::
StructField("nameSecond", StringType) ::
StructField("nameDouble", StringType) ::
StructField("someStruct"
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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我有以下数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"id": [1],
"d": [
{
"status": {"version": "1.0.0"},
"property": [
{
"identifier":
浏览 11提问于2022-03-30得票数 1
所以在运行下面的代码之后得到的数据就是我想要的结果。它与原始数据相同，但所有带有纯数字数据的单元格都删除了所有括号和斜杠(前面用减号替换括号)。
stringModifierIterator接收数据并返回一个ListColumn。然后，可以像在命令ListColumn中一样使用dataframe.select(List[Column]: _*)来创建一个新的数据格式。
不幸的是，列名被更改为类似于UDF(“原始列名”)的内容，我不知道为什么。
def stringModifierIterator(dataFrame: DataFrame, dataFrameColumns: Array[Str
浏览 6提问于2017-10-13得票数 0
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先知模型预测负值
、、、、
我对先知(和一般的堆栈溢出)很陌生，并且在使用python创建预测模型时遇到了一些问题。我试图预测一种产品的日销售量，使用大约5年的数据。数据如下：。
公司在节假日的周末休息，所以不会有订单。我通过创建一个包含周末/假日的dataframe，并使用这个dataframe作为假日参数的参数来解释这一点。此外，我没有从模型中更改任何东西，因此它看起来是:Prophet(假日=我的周末/假日数据)。
然而，我的模型似乎不能正常工作，并预测负值，请参见下面的图：。在此还将不同的组件绘制成额外的信息：、、、。我还试图将预测中的负值替换为0，这会带来一些更好的结果(参见)，但我认为这不是解决这个问题的正确
浏览 3提问于2020-04-20得票数 1
我有两个dataframes，我想在第一个数据中添加第二个列中的所有列，而不是第一个列。我得到了一个StructField列数组，我想将这些列添加到dataframe中，并填充为null。
这是我想出的最好的：
private def addColumns(df: DataFrame, columnsToAdd: Array[StructField]): DataFrame = {
val spark = df.sparkSession
val schema = new StructType(df.schema.toArray ++ columnsToAdd)
spar
浏览 2提问于2022-08-12得票数 0
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这段代码提供了我想要的结果：
，它取值n-1，并从中计算n。
取' y‘列中的前一个值，让我们称它为y-1，并计算一个成为新y的值，而在下一行中，取新的y作为y-1，并计算另一个新的y- aso。
size = 10
x= range(1,size+1)
df = pd.DataFrame(data={'x': x,'y': size })
for n in range(1,len(x)):
df['y'].iloc[n] = df['y'].iloc[n-1]*2
out:
x y
0 1
浏览 2提问于2022-01-12得票数 0
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无法处理一个非常简单的数据集？
、、、、
这是一位新手发的帖子，基于缺乏知识，这可能是一个非常糟糕的问题。谢谢你好心！
我正在使用Catboost，这似乎很好，适合一个琐碎的数据集。结果很糟糕。如果有人能给我指明正确的方向，我会很感激的。下面是完整的代码：
import catboost as cb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
fr
浏览 0提问于2021-11-21得票数 0
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我如何计算dataframe中的总元素，包括子集，并将结果放入新的列中？
import pandas as pd
x = pd.Series([[1, (2,5,6)], [2, (3,4)], [3, 4], [(5,6), (7,8,9)]], \
index=range(1, len(x)+1))
df = pd.DataFrame({'A': x})
我尝试使用以下代码，但在每一行中给出了2个代码：
df['Length'] = df['A'].apply(len)
print(df)
浏览 0提问于2018-03-15得票数 3
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我正试图想出一些代码，它将从本质上计算在它下面的位置的累积值。取累积和几乎可以实现这一点，但有些位置对同一下游点有贡献。此外，最上游的点(或起点)将不会有任何对它们有贡献的值，并且可以在最终的累积DataFrame中保持它们的起始值。
假设我对每个站点都有下面的DataFrame。
df = pd.DataFrame({
"Site 1": np.random.rand(10),
"Site 2": np.random.rand(10),
"Site 3": np.random.rand(10),
"Site 4": np.ran
浏览 2提问于2020-02-21得票数 2
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3回答
我有一个熊猫数据框架，如下所示：
categories review_count
0 [Burgers, Fast Food, Restaurants] 137
1 [Steakhouses, Restaurants] 176
2 [Food, Coffee & Tea, American (New), Restaurants] 390
...
浏览 0提问于2013-10-14得票数 13
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我目前有一份字典清单如下：
temp_indices_=[{0: {12:11,11:12}}, {0: {14:13,13:14}}, {0: {16:15,15:16}}, {0: {20:19,19:20}},{0: {24: 23, 23: 24, 22: 24}, 1: {24: 22, 23: 22, 22: 23}},{0: {28: 27, 27: 28, 26: 28}, 1: {28: 26, 27: 26, 26: 27}}]
若要将列表转换为dataframe，请调用以下代码：
temp_indices= pd.DataFrame()
for ind in
浏览 1提问于2021-05-04得票数 0
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我想用额外的属性扩展熊猫DataFrame，所以我正在编写类(简化)：
使用python 3.8
import pandas as pd
class ExtendedDF(pd.DataFrame):
def __init__(self, df: pd.DataFrame):
super().__init__(df)
self.title = 'some dataframe'
这个很好用。
Problem是，如果我想先使super()不按如下顺序排列：
class ExtendedDF(pd.DataFrame):
def __
浏览 3提问于2021-08-14得票数 0
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我有一个带有'a‘列的Dataframe df1。列'a‘中的每一行包含一个2d numpy数组
> df1
a
0 [[10.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0,...
1 [[10.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0,...
2 [[10.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0,...
3 [[10.0, 1.0, 1.0], [1.
浏览 3提问于2021-05-11得票数 1
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1回答
当使用copy命令时，我不明白为什么这个重命名操作会影响原始的dataframe。为什么df_copy是df的视图而不是真正的副本？我希望print语句输出'x‘而不是'y’。
df = pandas.DataFrame({'x': [0, 1]})
df_copy = df.copy(deep=True)
df_copy.columns.values[0] = 'y'
print(df.columns)
浏览 0提问于2018-05-28得票数 2
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我试图递归地运行函数obtainingparams 5次。但是，目前我的程序的输出如下所示，实际上我无法理解为什么在代码末尾的while循环中的行MATRIX、PARAMS、VALUES输出之后没有打印出来。
MATRIX [[ 1. 7.53869055 7.10409234 -0.2867544 ]
[ 1. 7.53869055 7.10409234 -0.2867544 ]
[ 1. 7.53869055 7.10409234 -0.2867544 ]
...,
[ 1. 0.43010753 0
浏览 0提问于2015-07-27得票数 6
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df1
[601601,859078]
[601601,137726]
[620253,859078] 这是从SQL数据库中提取的，并作为dataframe返回。这些数据抓取中的每一个都可能有数万行的深度。然后，我需要读取正确的列，并将其作为SQL数据库的新输入。然后需要正确地关联这些内容。即，使用之前的输入和下面的输入： df2
[859078,682084]
[859078,783085] 我想得到一个输出(merge df1 right column with df2 left column get ) [601601,859078,682084]
[601601,859078,783
浏览 21提问于2020-12-30得票数 1
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我试图将dataFrame导出到D3.js的嵌套JSON (层次结构)中，使用，这只适用于一个级别(父级、子级)
任何帮助都将不胜感激。我对蟒蛇很陌生
我的DataFrame包含7个级别--这里是预期的解决方案
JSON Example:
{
"name": "World",
"children": [
{
"name": "Europe",
"children": [
{
浏览 0提问于2019-05-09得票数 0
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我有一个通过以这种方式使用DataFrame获得的randomSplit()数组：
val folds = df.randomSplit(Array.fill(5)(1.0/5)) //Array[Dataset[Row]]
我将使用for循环迭代折叠，在其中，我将把ith条目放到folds中并单独存储。然后，我将使用所有其他的DataFrame作为另一个，如下面的代码所示：
val df = spark.read.format("csv").load("xyz")
val folds = df.randomSplit(Array.fill(
浏览 4提问于2020-04-14得票数 0
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我正在尝试构建计算给定列表的均值、中位数和模式的函数。仅在模式下，我使用from statistics import mode (其他一切都是手动的)，但是在输出结果时，只有使用mode()方法的代码行给我一个递归错误。 这是我的代码： import pandas as pd
from statistics import mode
dataFrame = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/forest-fires/forestfires.csv")
area = d
浏览 16提问于2019-01-03得票数 1
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我有一个由列表列表(长度不等)组成的列的dataframe。一个例子：df['east'][0]给出
[array(['Indonesia', 'New Zealand'], dtype=object), array(['Indonesia', 'New Zealand'], dtype=object)]
我想要合并这个更大的列表中的列表，去掉重复的列表，并确保数据清楚地显示出来，即简单地
['Indonesia', 'New Zealand']
我尝试删除重复项，但是，例如，对于n
浏览 0提问于2017-10-19得票数 0
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我的数据显示瞳孔大小的变化。当值为-1时，表示有眨眼现象。我编写了一些代码来检测闪烁、onset和偏移，但是使用shift函数时遇到了一些问题。
我的数据的示例：
library(dplyr)
DataFrame<-structure(list(Pupil_Avg = c(7.174, 6.6910005, 6.518, 2.461,
2.182, 1.942, 1.942, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
浏览 2提问于2018-09-16得票数 0
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我试图让python读取excel文件，然后从多个文件夹中的多个.csv文件中检索数据。
目前，我要做的代码是：
import pandas as pd
import os
#Opening 'Test Tracker.xlsx' to find entities to download
TEST = pd.ExcelFile("Trackers\TEST Tracker.xlsx")
df1 = TEST.parse("Entries")
values1 = df1[['Name', 'Location',
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
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2回答
我正在尝试将一个函数应用到dataframe中的每一行。问题是，函数需要从上一行输出作为输入。
def emaIrregular(alpha, sample, sampleprime, deltats, emaprime):
a = deltats / float(alpha)
u = math.exp(a * -1)
v = (1 - u) / a
return (u * emaprime) + ((v - u) * prevprime) +((1.0 - v) * sample)
问题来自参数emaprime，因为这是计算当前ema值的。我知道我可以将df转换为获得sa
浏览 6提问于2015-11-17得票数 1
3回答
我试图根据熊猫中的另一列在一列中提取值，例如，假设我在dataframe中有2列，如下所示
>>> check
child parent
0 b a
1 c a
2 d b
3 e d
现在，我想提取列“子”中的所有值，以表示“父”列中的值，现在假设它是“父”列中的"a“，则初始值可能会有所不同。
数据的长度也可能不同。
我在下面尝试过，但是如果没有更多的匹配值，并且数据帧的长度更长的话，它就无法工作。
check = pd.read_csv("Book2.csv",encod
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
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问题
对于一个计算工程模型，我想做一个网格搜索所有可行的参数组合。每个参数都有一定的可能性范围，例如(0…)参数组合必须满足a+b+c=100条件。举个例子：
ranges = {
'a': (95, 99),
'b': (1, 4),
'c': (1, 2)}
increment = 1.0
target = 100.0
因此，满足条件a+b+c=100的组合如下：
[(95, 4, 1), (95, 3, 2), (96, 2, 2), (96, 3, 1), (97, 1, 2), (97, 2, 1), (98
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
2回答
我试图从存储在列表列表中的元素中提取一个列，总共有100个模型，其中10个不同的数据模型存储在一个单独的列表中。然后这个单独的列表包含dataframe。(顶部嵌套列表的深度上升了3)
此外，我希望保存这些列值，并将它们放在一个单独的dataframe中，我正在尝试使用rbind。
我能够从最终的dataframe中获得所有的值，但不是特定的感兴趣的列，也不确定哪些值属于哪个模型，如下所示：
有应用
在这里，我可以获得所有的值，但不能使用dplyr进行进一步的选择。
importance <- sapply(unlist(myNestedList, recursive = FALSE),
浏览 5提问于2022-10-11得票数 3
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我有一个有9000行(文档)和1810个cols (术语)的文档-术语矩阵。我已经应用PCA进行降维，输出的是一个9000x200的矩阵。 我的目的是对这些数据进行聚类，下一步是应用一些距离度量，比如sklearn的cosine_similarity。 如果我直接在我的DT矩阵上运行cosine_similarity (这显然是稀疏的)，那么一切都很好。但是，如果我尝试对PCA得到的矩阵运行cosine_similarity，让我们称其为reducted_dtm，那么我在PyCharm中得到一个内存错误： RecursionError: maximum recursion depth exc
浏览 37提问于2020-03-30得票数 0
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我有一个列表，里面有一些列表(数据在末尾)，在最后，它有一个dataframe。我怎样才能算出总共有多少个数据流？
我试着：
sapply(b, function(x) sum(is.data.frame(x))
但它只在第一层计算，我能做些什么才能达到最后一层呢？
我怎样才能做到这一点？
数据
dput()很大(即使是在最小的例子中)，所以我上传它为
浏览 7提问于2022-09-09得票数 0
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