我想使用 + 。我收到了一个奇怪的错误,在MWE下面:
from uncertainties import ufloat
import pandas
number_with_uncertainty = ufloat(2,1)
df = pandas.DataFrame({'a': [number_with_uncertainty]}) # This line works fine.
df.loc[0,'b'] = ufloat(3,1) # This line fails.
我注意到,如果我尝试添加ufloat的“动态”(就像我通常对float或其他东西所
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
有没有办法通过使用筛选器对数据进行排序来修改现有的excel文件? 筛选器已应用于相关列。单元格A2、B2和C2已经有了这个小箭头,表示应用了过滤器。现在,我想对B2下的数据使用"Sort Z to A“选项。 我已经看到了使用pandas的想法,但我相信这将需要重新创建现有excel文件的所有格式等。 也许有一个更简单的解决方案,可以使用现有的过滤器?
我想在我的熊猫数据框架中添加一个新的列col,它将被计算为:
select count(distinct ITEM) as col
from base_data
where STOCK > 0
group by DEPT, CLAS, DATE;
我正在做的事
assort_size = base_data[(base_data['STOCK'] > 0)]\
.groupby(['DEPT','CLAS','DATE'])['ITEM']\
.transform('nunique')
在SQL insert中,通常我们在SQL中指定列的名称。有没有一种动态生成的方法?基本上,如果我们指定列的名称,那么明天如果添加一个新的列,就会涉及到代码更改。我怎样才能避免这种情况?
我在考虑下面的解决方案-
如何通过select column_name,* from information_schema.columns where table_name = '‘order by ordinal_position;获取列名,然后创建包含列的INSERT语句?这样我们就不需要在SQL中指定列名...有什么想法吗?
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
我使用以下代码来识别列类型是否为"GPE“,这意味着一个字段包含一个地理政治实体的名称。 import spacy
import pandas as pd
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()
text = [["Canada", 'University of California has great research', "non-location"],["China", 'MIT is at Boston', "non-locat
我正在根据收到的电子邮件用Python进行文本分析。我的数据在Pandas中,电子邮件文本在df['document']中,主题在df['topic']专栏中。
我想要创建一个包含定义每个主题(可能使用tf_idf)的顶部关键字的dataframe。
我创建了一个矢量器,并试图创建一个新的数据格式,主题作为索引或行,以及列中的单词列表。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
v = TfidfVectorizer()
x = v.fit_transform(df['docu