Pandas应用于每列的每个元素(&M)
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，主要用于处理结构化数据。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗、转换、分析和可视化变得更加简单和快速。
Pandas中的每个元素可以通过使用.apply()方法来应用于每列。.apply()方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每列的每个元素。这使得我们可以对每个元素进行自定义的操作或者应用内置的函数。
Pandas的每列可以是不同的数据类型，包括数字、字符串、日期等。通过使用.apply()方法，我们可以对每列的每个元素进行操作，例如进行数值计算、字符串处理、日期转换等。
Pandas的优势在于其简单易用的API和强大的功能。它提供了丰富的数据结构，如Series和DataFrame，可以方便地处理和分析不同类型的数据。同时，Pandas还提供了许多数据处理和分析的函数和方法，如数据过滤、排序、聚合、合并等，使得数据处理变得更加高效和灵活。
Pandas在数据分析、数据清洗、特征工程等领域有广泛的应用场景。它可以用于数据预处理、数据清洗、数据转换、数据可视化等任务。在机器学习和数据挖掘中，Pandas可以用于数据探索、特征选择、特征工程等环节。
对于Pandas的相关产品和产品介绍，腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种产品，可以满足不同场景下的数据处理和分析需求。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。
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1回答
我已经编写了以下Python/Pandas代码，将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b)，得到M x N数据帧C：
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说，它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好，但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法？
浏览 12提问于2015-03-17得票数 1
2回答
函数在熊猫数据帧列中的应用
、、、、
这样做是正确的：
import pandas as pd
def fnc(m):
return m+4
df = pd.DataFrame({"m": [1,2,3,4,5,6], "c": [1,1,1,1,1,1], "x":[5,3,6,2,6,1]})
df
# apply a self created function to a single column in pandas
df["y"] = df['m'].apply(fnc)
df
我试着修改上面的代码。在这里，我需要将列m值添加到
浏览 2提问于2020-07-04得票数 1
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我有一个简单的页面，它将内容流到列中。是否有办法在每一列中应用内部填充？我看到了列-间隙属性，但我认为第一列的左边不起作用。此外，我需要我的专栏是准确300 be宽。这是我的设计：
<html>
<head>
<style>
.columns {
column-width: 300px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="columns">
...
</div>
&l
浏览 3提问于2014-10-13得票数 0
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在矩阵中执行以下步骤: 1.对每列中的每一项数据进行排序；2.对每一行中的每一项数据进行排序；
证明每列中的数据仍然是有序的。我不知道怎么证明。
浏览 1提问于2015-03-30得票数 0
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我刚接触pandas，对此感到相当困惑，特别是与列表和使用列表理解相比。
我有一个有4列的数据帧。我想在第四列"m“的基础上创建第五列"c”。我可以通过对"m“列中的每一行应用我的函数来获得"c”的值。
如果"m“是一个列表，并且使用列表理解，那么它将是
c = [myfunction(x) for x in m]
如何将此“逻辑”应用于数据帧？
浏览 0提问于2016-02-16得票数 5
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1回答
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
对于每1秒出现的每条记录，都将调用strategy1方法。我试图每5分钟打印一次"ltt“列的5分钟平均值。但是在下面的代码中，每1秒就可以看到打印。有人能给我建议一下怎么做吗。流输入，即记录必须每1秒捕获一次，只有打印必须每5分钟完成一次。
import pandas as pd
def strategy1(record):
global datalist
datalist.append(record)
pandas_df = pd.DataFrame(datalist)
pandas_df['ltt'] = pd.to_datet
浏览 5提问于2022-11-09得票数 0
我想遍历pandas DataFrame中的每一行，并对每一行中的元素做一些处理。
现在我有
for row in df.iterrows():
if row['col'] > 1.5:
doSomething
但它告诉我‘元组索引必须是整数，而不是str’。如何访问某一行中我想要的列？
浏览 0提问于2014-10-08得票数 7
3回答
假设我有一个N×M矩阵A。我想为A的每一列计算直方图。天真的方法是做这样的事情：
edges = 0:5:100;
counts = zeros(numel(edges) - 1, M);
for i_c = 1:M
counts(:, i_c) = histcounts(A(:, i_c), edges);
end
有没有更好(更快)的方法来做到这一点？
编辑:添加一些性能测试
好吧，让我们做些测试。首先是histcounts +循环，然后是使用arrayfun和索引向量的替代方案，然后是/的cellfun解决方案，最后是使用histc的解决方案。看起来，对于长列，histcount更有
浏览 3提问于2016-01-21得票数 1
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根据，pandas.read_csv允许我为CSV文件中的列指定一个dtype。
d类型：列->类型的类型名称或dict，对于数据或列默认无数据类型。例如{‘a’：np.float64，‘b’：np.int32} (引擎=‘python’不支持)。使用str或object来保存而不是解释dtype。
若要将每一列视为文本数据，我可以使用
df = pandas.read_csv(... , dtype=str)
或
df = pandas.read_csv(..., dtype=object)
据我所知，这两种方法的行为总是完全相同的。这两种方法是否有不同行为的情况？如果是的话，
浏览 2提问于2016-05-17得票数 6
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1回答
分类日期时间
、、、、
我有一个很大的excel文件，其中有一个日期时间格式列，列是字符串。列如下所示：
ingezameldop2022-10-10 15:51:182022-10-10 15:56:19
我找到了两种尝试这样做的方法，但它们不起作用。
首先(不错的方式)：
import pandas as pd
from datetime import datetime
from datetime import date
dagStart = datetime.strptime(str(date.today())+' 06:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
浏览 1提问于2022-10-13得票数 0
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我有一个Pandas DataFrame，它有两列，其中包含范围[-pi，pi)中的一些角度。我需要计算每一行的瞬时角速度，这可以使用diff()来完成，但是当我的数据跨越从pi到-pi的不连续时，这种简单的方法就失败了，例如 我正在尝试对我的列使用numpy.unwrap()，但是当我尝试下面的代码时，我得到了一个ValueError。 angle_data["theta"].apply(np.unwrap)
<Traceback message>
ValueError: diff requires input that is at least one dim
浏览 74提问于2020-12-08得票数 1
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我有一份数据。对于dataframe的每一行:我需要从两个列索引中读取值，将这些值传递给一组等式，将每个方程的结果输入到同一行的自己的列索引中，转到下一行并重复。
在阅读了对类似问题的答复后，我试着：
import pandas as pd
DF = pd.read_csv("...")
Equation_1 = f(x, y)
Equation_2 = g(x, y)
for index, row in DF.iterrows():
a = DF[m]
b = DF[n]
DF[p] = Equation_1(a, b)
DF[q] =
浏览 1提问于2015-02-18得票数 0
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对于数据帧的每一行，我想计算在列start和end中指示的日期和时间之间发生了多少事件。
请考虑以下函数
calcFreqTimeInterval <- function (startTime, endTime, timestampVector) {
sum(timestampVector >= startTime & timestampVector <= endTime)
}
作为我希望的函数的参数
df <- data.frame(start=c("06/11/2013 10:00:00","06/11/2013 17:30:0
浏览 0提问于2013-12-04得票数 1
我正在尝试迭代Pandas DataFrame中的序列中的行。我想获取列csv_df['Strike']的每一行中的值，并将其插入在函数a中调用的变量K中。
然后，我希望将输出的a1和a2放入DataFrame中各自的列中。
我收到了错误：TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'zip'，我想如果我能找出支持哪些操作数，我就可以将a1和a2转换为它。
我的想法正确吗？
注意：S只是一个静态数字，因为df只有一行，而K有很多行。
代码如下：
from scipy.stats
浏览 1提问于2019-05-08得票数 0
3回答
编辑:我用一个更简单的案例重新定义了这个问题。
我还是不明白是一个系列还是一个牢房(例如。在下面的代码行中使用x传递序列化0，0)：
df.apply(lambda x: "Y" if x > 0 else "N")
我假设x是一个值，这个函数是分段执行的。
然而，这似乎与我最近的申请尝试相矛盾。
现在，我得到了这个输入数据：
DBN Grade 3 4 5
0 01M015 3 30 44 15
1 01M015 4 30 44 15
2 01M015 5 30 44 15
3 0
浏览 1提问于2020-02-06得票数 1
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4回答
我有下面的pandas DataFrame列dfA['TradeDate']
0 20100329.0
1 20100328.0
2 20100329.0
...
我想把它转换成一个约会时间。
基于SO上的另一个处理方式，我首先将其转换为字符串，然后应用strptime函数。
dfA['TradeDate'] = datetime.datetime.strptime( dfA['TradeDate'].astype('int').to_string() ,'%Y%m%d')
但是，这会返回格
浏览 4提问于2017-03-30得票数 6
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这是我的pandas.DataFrame
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'first': [40, 32, 56, 12, 89],
'second': [13, 45, 76, 19, 45],
'third': [98, 56, 87, 12, 67]
}, index = ['first', 'second', 'third', 'fourth', 'fifth'])
我想要创建一个新的DataF
浏览 1提问于2013-12-09得票数 9
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可能是个新手问题，但我对Python和Pandas还不熟悉，而且还在学习语法。我正在开发一个脚本，在该脚本中，我希望构造一个条件，该条件可以将单元格值乘以整个列。
以下是test.csv的结构
我想要创建一个列error_count_score，如果它大于3(作为一个error_count公式，它应该是：=IF(C2<=3,0,(C2*3)) )，它可以将error_count单元格中的值乘以3。在本例中，新列的值为0和12。
我怀疑有多种方法可以解决这个问题，但我不确定如何构造代码。下面是我的工作代码尝试：
import pandas as pd
df = pd.read_
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
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1回答
我想对Dataframe列中的每个元素(该列的每个元素都是一个数组)使用一个函数(scipy.signal.savgol_filter)。虽然循环看起来有点不必要，但我无法理解矢量化的解决方案。 我尝试了显而易见的.apply方法以及仅对列使用函数。两者都显示类似“使用序列设置数组元素”的错误。 使用列表而不是数组的示例代码(但结果相同)： import pandas as pd
from scipy import signal
df = pd.DataFrame(data={'A': [[1,3,9], [7,2,3], [3,2,6,3], [2,3,4]]})
df[
浏览 14提问于2019-05-16得票数 0
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1回答
我正在写一个结构化的流式作业，它接收来自eventhubs的数据。在做好一些准备之后，我在每一行上应用一个pandas_udf函数来创建一个新列，其中包含来自一个pickle模型的预测。
我遇到了一个严重的问题:有时pandas_udf的输入是一组行，而不是单行(正如预期的那样)。这导致了一个错误：
RuntimeError: Result vector from pandas_udf was not the required length: expected 2, got 1
这是因为pandas_udf接收多个行(在本例中为2行)。
这怎么可能呢？.withColumn不应该在每一行上逐行
浏览 0提问于2019-12-06得票数 1
3回答
给定一个2d数组，每一行从左到右，从最小到最大，我想将整个数组排序为从最小到最大的一维数组。
行数是N，列数是M，我需要它的复杂性是M_N_log(N)。
我想要做的是，对2d数组进行某种合并排序，每次为函数发送2行，这就是我遇到的问题。
这个函数给我的签名是
void sort_rect(int a[N][M], int b[])
我得到的承诺是，b的一维数组有足够的空间用于2d array.#C的所有元素！
浏览 3提问于2016-08-22得票数 2
我一直试图将熊猫Dataframe列转换为列表，因为在默认情况下，该列中的数据被读取为str。“电影”列“类型”中的数据示例是
[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 14, "name": "Fantasy"}, {"id": 878, "name": "Science Fiction"}]
我正在写的
浏览 1提问于2022-12-02得票数 0
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我在Pandas数据中有浮点数据。每一列表示一个变量(它们有字符串名称)，每一行表示一组值(行有整数名，这些整数名并不重要)。
>>> print data
0 kppawr23 kppaspyd
1 3.312387 13.266040
2 2.775202 0.100000
3 100.000000 100.000000
4 100.000000 39.437420
5 17.017150 33.019040
...
我想为每一列绘制一个直方图。我所取得的最佳结果是使用数据格式的hist方法：
d
浏览 2提问于2015-04-28得票数 10
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2回答
我试图根据向量M(:,i)中相同的索引i (即N(i) )的值，得到一个逻辑矩阵，这是一个特定于原始矩阵的每一列的条件的结果。
我在网上查过这个，但找不到类似的东西。必须有一种简单而干净的方法来做到这一点。
M =
3 -1 100 8
200 2 300 4
-10 0 0 400
N =
4 0 90 7
我想要的解决方案是，对于M(:,i)的每一列，值小于N(i)
1 1 0 0
0 0 0 1
浏览 1提问于2015-11-11得票数 4
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我有一个.csv文件，其中包含两个感兴趣的列‘纬度’和‘经度’，并填充了值
我想返回两列中每一行的纬度、经度对作为列表...
10.222，20.445……以此类推，对于我的csv的每一行...
> import pandas colname=‘纬度’，‘经度’data = pandas.read_csv('path_name.csv'，names=colnames)的问题
latitude = data.latitude.tolist()
longitude = data.longitude.tolist()
它为每个纬度和经度列的所有值创建了两个列表
如何在pytho
浏览 4提问于2017-06-26得票数 0
我将矩形的地理坐标表示为numpy ndarray，如下所示：(每一行对应一个矩形，每一列包含其左下角和右上经度和纬度)
数组([
( 116.17265886、39.92265886、116.1761427、39.92536232、116.20749721、39.90373467、116.21098105、39.90643813、116.21794872、39.90373467、116.22143255、39.90373467])
我想调用一个坐标转换API，它的输入是如下所示的字符串：
'lon_0，lat_0;lon_1，lat_1;lon_2，lat_2;...;lo
浏览 0提问于2014-10-13得票数 3
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我有一个由13列特定股票每日股票回报组成的pandas数据框架。我想计算每一列的几何平均值，但一些列中有零，因为这些业务在不同的时间出现在股票市场上。
我知道numpy的算术平均值会忽略NaN。有没有办法在计算几何平均值的同时忽略零？
示例df：
import pandas as pd
dictA = {'AAPL': [.02, -.001, .05, .43], 'ABC':[.03, -.02, -.05, 0], 'DEF': [.045, 0, -.10, .63]}
df = pd.DataFrame(dictA)
AAPL的几何平均
浏览 2提问于2020-04-10得票数 2
1回答
熊猫数据串接
、、
我有两张数据。第一列只有两列和N行。N是几百到数千。每一列都是一个分子名称，因此，它是一对分子的数据。
第二个dataframe:我有一个dataframe，它是1600列和M行。每一列都有一个分子的描述符。因此，每个分子都有1600个描述符。
考虑到这两个数据格式，我想要创建一个包含3200列(1600*2)和N行的第3数据帧。对于每一对分子，我想要有第一个分子的1600个描述符，然后是第二个分子的1600个描述符。
因此，我将有一个新的数据，每一对分子有3200个描述符。
是否有一种pandas方法来组合来自不同DataFrames的列？我的MWE只适用于我的小例子。
我有一个MWE，但是
浏览 5提问于2022-06-07得票数 0
我正在尝试使用pandas从特定列中删除所有非数字值： ? (a)我希望将所有最后一列的值更改为float。列中有一些非零数值，我希望将它们保留为浮点数。 (b)如果存在非数字值，我想将它们全部替换为0.0 (浮点数)。例如，在第247行，最后一列有"a"，我想把它改为0.0。 我试过了： def isnumber(x):
try:
float(x)
return True
except:
return False
df = pd.read_csv(filename)
df = df[clean_up.
浏览 129提问于2021-11-21得票数 1
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我有一个函数f(x，y)，它以两个向量参数作为输入，并返回一个向量作为输出(所有长度都相同)。我试图将此函数应用于两个m矩阵M1和M2的每一行，以返回一个m矩阵，即使M1和M2的每一行对应于输入参数x，y。
我使用了以下语法：
M3 = mapply(f, M1, M2)
它提供了一个错误消息，说明f以NA作为输入参数。在我的测试示例中，
M1 = rbind(c(5,0,0,6),c(20,0,0,0))
M2 = rbind(c(5,15,25,55),c(0,0,5,40))
和f(M11，，M21，)，f(M12，，M2)返回有效的结果。我的应用程序有什么问题？我认为这可能是行对列应用
浏览 4提问于2022-04-25得票数 1
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3回答
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考虑一下这个数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]
df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]
根据 for aggregate，您应该能够指定使用如下所示的dict聚合哪些列：
df.agg({'a' : 'mean'})
回传
a 13.5
但是，如果您尝试使用用户定义的函数(如此函
浏览 2提问于2019-02-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我想用Python对csv文件中的每一行进行计算。
这是loaddataa文件：
import os
import pandas as pd
def loadData(relativPath):
files = os.listdir(relativPath)
path = os.path.abspath(relativPath)
datas = list()
for file in files:
absPath = path + "/" + file
print(absPath)
data = p
浏览 2提问于2020-06-02得票数 0
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所有人！我有一个pandas数据帧，其中每一列代表一个噪声信号，我想在每一列中应用一个一阶滤波器(增益= 1，时间常数= "x“秒)，但每列有一个不同的时间常数。例如： Column_A --> Time constant = 5 secs
Column_B --> Time constant = 15 secs
Column_C --> Time constant = 60 secs
Column_D --> Time constant = 200 secs 有什么想法吗？ 谢谢!
浏览 2提问于2021-09-13得票数 0
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3回答
我在我的pandas数据框中有如下格式的列，例如： df['X']:
0 [0.8242424242424241, 1.511111111111111, 2.9191...
1 [1.236363636363636, 2.438383838383838, 3.09090...
2 [1.064646464646464, 2.5757575757575752]
3 [0.583838383838383, 1.373737373737373, 2.02626...
4 [0.7898989898989891,
浏览 90提问于2021-11-11得票数 1
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1回答
我正在使用rpy2运行R库中的一个方法。根据文档：
method_name(x, range.x)
x: a two-column numeric matrix.
range.x: a list containing two vectors.
其中包括一个示例：
data(geyser, package="MASS")
x <- cbind(geyser$duration, geyser$waiting)
est <- method_name(x, range.x)
我检查了geyser$duration和geyser$waiting的类型，它们都是double。
浏览 0提问于2020-08-17得票数 0
1回答
我感兴趣的是一种比较“组内”行的方法，根据相对于组内其他行的性能，从最佳到最差的排序。
例如，如果给定此DataFrame：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500)
d = {'L1': ['Group 1', 'Group 1', 'Group 1', 'Group 1', 'Group 1', 'Group 1',
'Group 1', '
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
我有一个大小为y的密集列矩阵(m,1)和尺寸为(m,n)的稀疏矩阵x。
我想用y和x的每一列进行元素乘法.
得到的稀疏矩阵仍为(m,n)大小。
稀疏矩阵x，当加载到内存中时，大约是10 is。
spfun能帮助我以一种高效的记忆方式完成我的目标吗？
我很难理解它背后的逻辑。
谢谢。
浏览 9提问于2016-01-06得票数 2
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我想将函数应用于表的特定列。例如，一个(m X n)表的第i列。实际上，我只想将该列中的所有元素与标量相乘，但应用一个通用函数也是可以的。
它可能只需要一些Map或MapAt命令，可能与转置相结合，以便应用于行而不是列-但我找不到用于寻址整个列(或行)的正确语法。
如有任何提示，将不胜感激。
浏览 0提问于2010-12-31得票数 16
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3回答
我有一个矩阵m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和一个向量v=[1,2,0]，它包含我想为矩阵的每一列返回的行的索引。
我期望的结果应该是r=[4,8,3]，但是我无法找到如何使用numpy获得这个结果。
通过将向量应用到索引中，对于每一列，我得到了以下内容：m[v,[0,1,2]] = [4, 8, 3]，这大致是我的追求。
为了防止对列进行硬编码，我使用了np.arange(m.shape[1])，最后的公式类似于r=m[v,np.arange(m.shape[1])]
对我来说，这听起来很奇怪，对于一些应该很普通的事情来说也有点复杂。
有什么干净的方法可以得到这样的
浏览 3提问于2020-12-08得票数 0
我有一个pandas dataframe，它有一个名为‘picture’的列；该列的值要么以数字开头，要么以字母开头。我要做的是创建一个新列，检查值是否以字母或数字开头，并相应地填充该新列。我使用的是数据库，代码如下(raw_master是数据帧，‘np.where’是新列)：
def iaps_or_naps(x):
if x in ["1","2","3","4","5","6","7","8","9"]:
return T
浏览 44提问于2020-03-10得票数 3
回答已采纳
1回答
我试图在CSS中创建一个3列的博客布局。对于每个新帖子，将在容器div内部动态添加一个新div。
但是，我在清除浮点数方面遇到了麻烦，因为我无法手动放置一个清晰的元素。
下面是现在的样子：
下面是我想要的样子：
我希望能够做到这一点，而无需手动放置后的第三次<div style="clear:both;">。是否有办法有选择地清除浮动元素后的每3 div，即使有潜在的无限div被添加？
谢谢!
浏览 2提问于2013-07-31得票数 0
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3回答
Numpy获取每列的数据类型
、、、、
我需要获取每个列的类型，以便对其进行适当的预处理。
目前，我通过以下方法做到这一点：
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列)，而使用numpy获取其他所有内容，因此我希望将panda
浏览 2提问于2018-11-30得票数 4
我有一个程序，它使用python熊猫库将两列单独相加，并与第三列进行比较，并给出结果。其内容如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'xl1.csv', skipinitialspace=True, sep=',')
sum1 = df['Gross_Salary'].sum()
sum2 = df['Deduction'].sum()
diff = sum1 - sum2
if diff == df['Net_Salary'].sum():
print(&#
浏览 0提问于2020-03-20得票数 0
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4回答
假设我已经生成了如下数据：
N = 20
m = 3
data = np.random.normal(size=(N,m)) + np.random.normal(size=(N,m))**3
然后我创建了一些分类变量：
indx = np.random.randint(0,3,size=N).astype(np.int32)
并生成一个DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.hstack((data, indx[:,None])),
columns=['a%s' % k for k i
浏览 6提问于2014-09-25得票数 37
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我有一个包含两列的Pandas数据帧，每列中的每一行都包含一个SciPy稀疏向量。这些向量是csr矩阵的行(因此它们实际上是形状为1x8500的矩阵)。
我需要创建另一列，它的每一行都应该包含同一行前两列向量之间的点积。
我知道如何在每一行上使用apply / map来做到这一点，但是当我处理具有数百万行的数据集时，这需要花费很长的时间。有没有更快的方法在整个数据帧上做到这一点？
除了点积之外，我还需要计算余弦相似度，但据我所知，这可能是从点积得到的。
更新:我不能在这里分享实际的数据，但这里有一个玩具示例(请注意，我现在只有结果数据帧)：
import pandas as pd
import
浏览 0提问于2017-05-30得票数 0
我是Python的新手，我想从postgresql数据库中提取一个"user_name“列，去掉名字中的所有重音。Postgres之前有一个名为unaccent的函数，但现在似乎不起作用了。所以，我求助于Python。
到目前为止，我有：
from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame
import unidecode
engine_gear = create_engine('XYZABC')
connection = engine_gear.connect()
member = 1
r
浏览 3提问于2018-01-26得票数 0
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我的目标是同时列出多个列，我使用了以下方法：
sapply(iris[1:4], table)
接下来，我尝试使用可使用来格式化输出，但是我一直收到一个错误：
sapply(iris[1:4], knitr::kable(table))
Error in seq_len(m) : argument must be coercible to non-negative integer
所以我想知道是否可以在里面使用。
谢谢。
浏览 10提问于2022-08-26得票数 0
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我有一个Pandas数据帧，我想使用Describe()方法来计算每一列的统计值，如平均值、标准差和其他值。 下面是一个显示框架结构的示例： X Axis (float array) Y Axis (complex array) Val (float) Class
0 [0, 1, 2...] [0, 1+1j, 2+2j,...] 1 'd'
1 [0, 1, 2...] [0, 1+1j, 2+2j,...] 2
浏览 17提问于2019-12-13得票数 0
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我正在尝试将.mat文件转换为pandas DataFrame，但.mat文件的结构使其很难解开。目前，DataFrame如下所示
A
2008-01-02 [1]
2008-01-03 [2]
2008-01-04 [3]
2008-01-07 [4]
2008-01-08 [5]
看起来每列中包含的值都包含在它们自己的数组中-- .dtype返回object。我最终想要聚合我的列，但是因为它
浏览 1提问于2017-02-17得票数 1
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