我想创建一个可伸缩的代码来导入多个CSV文件,基于colname标准化列号的顺序,并重写CSV文件。 import glob
import pandas as pd
# Get a list of all the csv files
csv_files = glob.glob('*.csv')
# List comprehension that loads of all the files
dfs = [pd.read_csv(x,delimiter=";") for x in csv_files]
A=pd.DataFrame(dfs[0])
B=pd
我有一只235607 records大小的熊猫,还有94 attributes。我是一个非常新的python,我能够在所有属性之间创建一个关联矩阵,但这需要单独研究。我尝试编写一个for循环来打印关联大于80%的列的列表,但是我一直得到错误"'DataFrame‘对象没有属性'c1'“
这是我用来创建属性和示例for循环之间的关联的代码。谢谢你的帮助:-
corr = data.corr() # data is the pandas dataframe
c1 = corr.abs().unstack()
c1.sort_values(ascending = Fa
我有一个比较大的数据。我试图迭代每一行,并根据特定的列值更新列(基本上是试图循环查找,直到无法更新进一步的列)。
我有以下几点:
df = the huge dataframe (1K to 10K+ rows x 51 cols)
has_update = True
while has_update:
has_update = False
for_procdf = df.loc[df['Incident Group ID'] == '-']
for i, row in for_procdf.iterrows():
#Che
我刚开始学习Python和Pandas,在许多教程中我看到了iloc函数的使用。人们总是说,您可以使用这个函数来引用dataframe中的列和行。但是,您也可以不使用iloc函数直接这样做。下面是一个输出相同的例子:
# features is just a dataframe with several rows and columns
features = pd.DataFrame(features_standardized)
y_train = features.iloc[start:end] [[1]]
y_train_noIloc = features [start:end] [[1
这个问题很奇怪,因为我知道如何做某事,但我不知道为什么我不能用另一种方法。
假设简单的数据帧:
import pandasas pd
a = pd.DataFrame([[0,1], [2,3]])
我可以很容易地对这个数据帧进行切片,第一列是a[[0]],第二列是a[[1]]。很简单,不是吗?
现在,让我们有更复杂的数据帧。这是我的代码的一部分:
var_vec = [i for i in range(100)]
num_of_sites = 100
row_names = ["_".join(["loc", str(i)]) for i in
当我创建一个浮点数的DataFrame并执行any(df.isna())时,无论数组的内容是什么,它总是返回True。我希望这会给出与df.isna().any().any()相同的结果。我错过了什么? import pandas as pd
import numpy as np
import sys
print(f'Pandas version {pd.__version__}')
print(f'Numpy version {np.__version__}')
print(f'Python version: {sys.version}')
我现在正在研究这个奇妙的库,我对过滤,甚至列操作是如何完成的感到非常困惑,并试图理解这是pandas还是python本身的一个特性。更准确地说: import pandas
df = pandas.read_csv('data.csv')
# Doing
df['Column'] # would display all values from Column for dataframe
# Even moreso, doing
df.loc[df['Column'] > 10] # would display all values fr
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引