我在Python 3中使用Pandas,我有一组列的dataframe,但我只想更改其中一个列中所有值的数据类型,而不对其他列进行处理。唯一能做到这一点的方法是编辑该列,删除原始列,然后将已编辑的列合并回。我想编辑该列,而不必删除和合并,使其余的数据不受影响。这个是可能的吗?
下面是我的解决方案:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
def make_float(var):
var = float(var)
return var
#create a new da
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例: list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
使用Pandas DataFrame、df和函数,如下所示 def code(x):
for item in x:
if x in [21,32]:
return'Cat A'
elif x in [22,34]:
return"Cat B"
else:
print ('sorry') 我有一个DataFrame df,它有一个包含数字的列('Ref') df =
**Document No**
我想在python中创建一个矩阵,它使用的是每个状态转换组合的所有频率。例如,如果我们有3个状态(a,b,c)和两个时间段(1 & 2),那么我可以使用以下列进行数据处理:
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['a to a', 20],['a to b', 10], ['a to c', 5],
['b to a', 7],['b to b', 30],['
在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp
Openpyxl支持将excel 2010工作簿的整个工作表转换为熊猫数据。我希望使用Excel的本机索引选择这些单元格的一个子集,并将该单元格转换为dataframe。Openpyxl关于与熊猫合作的文档没有帮助:
我试图避免1)循环遍历数据中的所有行和列,因为这样做效率很低。2)创建后将该单元格从dataframe中删除;3) Pandas的read_excel模块,因为它似乎不支持在Excel的本机索引中指定范围。
#This converts an entire workbook to a pandas dataframe
import pandas as pd
import open
我一直想做以下工作,以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。
df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作,或者给出一个替代的解决方案来做一些类似的事情,但是在pandas.DataFrame中的每一列上使用type()函数。
df.apply(func=lambda x: type(x[0]), axis=0)
请注
我是新来的蟒蛇和熊猫。我必须读取几个csv文件,这些文件具有相同的列,并创建了一个结果dataFrame(它包含来自每个csv文件的所有行)。我试过了,但是当我打印dataframe时,它是打印空的DataFrame
栏:[]索引:[]
守则是:
def readCSV(dir):
list = getFilesInDir(dir) # my function which returns list of files.
dataframe = pandas.DataFrame()
for name in list:
df = pandas.read_csv(name)
从一个 DataFrame (例如使用.loc或.iloc)中提取单个pandas行DataFrame会产生pandas Series。但是,在处理DataFrame中的异构数据时(即DataFrame的列并不都是相同的dtype),这会导致行中不同列的所有值被强制转换为单个dtype,因为Series只能有一个dtype。这里有一个简单的例子来说明我的意思:
import numpy
import pandas
a = numpy.arange(5, dtype='i8')
b = numpy.arange(5, dtype='u8')**2
c = num