pandas df可以有numpy数组的单元值吗
pandas的DataFrame（df）是一个二维的数据结构，可以包含不同类型的数据，包括numpy数组。numpy数组是一种高性能的多维数组对象，常用于科学计算和数据分析。
在pandas的DataFrame中，可以使用numpy数组作为单元值。这意味着DataFrame的每个单元格可以存储一个numpy数组。这样的设计使得pandas能够处理更复杂的数据结构和操作。
使用numpy数组作为DataFrame的单元值具有以下优势：
- 高性能：numpy数组是经过优化的，可以提供快速的数值计算和向量化操作。
- 多维数据支持：numpy数组可以存储多维数据，适用于处理复杂的数据结构。
- 数据分析功能：pandas提供了丰富的数据分析功能，可以对numpy数组进行统计、聚合、过滤等操作。
应用场景：
- 科学计算：numpy数组在科学计算中广泛应用，可以用于处理大规模的数值数据和进行数值计算。
- 数据分析：pandas提供了强大的数据分析功能，可以对包含numpy数组的DataFrame进行数据清洗、转换、分析和可视化。
- 机器学习：numpy数组是机器学习算法的常用输入格式，pandas的DataFrame可以方便地处理和准备数据集。
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我只想检查Pandas序列中的单个单元格是否为空，也就是检查某个值是否为NaN。
所有其他答案都适用于序列和数组，但不适用于单个值。
我试过pandas.notnull，pandas.isnull，numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？
浏览 50提问于2015-01-03得票数 40
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我想转换一个由280*320个单元组成的网格，它被加载在一个数据帧中。
我可以在小范围内完成这种转换(如下面的代码所示)。但是当我在280*320网格上使用相同的代码时，需要很长时间(几分钟)。
有什么办法让这个表演更有表现力吗？
网格包含值。网格代表地理网格。基本上，280公里乘320公里，每个单元代表1公里*公里，在那里测量污染。我想把这个网格转换成1列，所以280*320=89600行。每一行都应该包含网格中一个单元格的值。接下来，我将添加两个额外的列来表示纬度和经度。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
import numpy
浏览 2提问于2019-08-13得票数 1
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3回答
在NumPy和Pandas，nan != nan和NaT != NaT。因此，当在单元测试期间比较结果时，我如何断言返回的值是这些值之一？一个简单的assertEqual自然会失败，即使我使用pandas.util.testing。
浏览 3提问于2015-09-11得票数 5
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我需要在我的数据中添加一些“噪音”，所以我想给我的熊猫数据中的每个单元增加一个不同的随机数。这段代码可以工作，但似乎是非丙酮的。有更好的办法吗？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(0.0, index=[1,2,3,4,5], columns=list('ABC') )
print df
for x,line in df.iterrows():
for col in df:
line[col] = line[col] + (np.random.rand()-0.5)/1000.0
p
浏览 6提问于2017-05-04得票数 12
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我有一个数据，如下所示。
df：
ID tag
1 pandas
2 numpy
3 matplotlib
4 pandas
5 pandas
6 sns
7 sklearn
8 sklearn
9 pandas
10 pandas
在上面的df中，我想添加一个名为tag_binary的列。不管是熊猫还是非熊猫。
预期产出：
ID tag tag_binary
1 pandas
浏览 6提问于2021-09-13得票数 2
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我有一个有多列的Pandas df，里面的每个单元格都有不同数量的Numpy数组元素。我想为列中的每个单元格绘制数组的所有元素。
我试过了
plt.plot(df['column'])
plt.plot(df['column'][0:])
两者都给出了一个ValueErr:用序列设置数组元素
非常重要的是，将这些值绘制到其相应的索引中，因为该索引表示此数据帧中的线性时间。如果有人告诉我如何正确地做这件事，我将非常感激。也许除了matplotlib.pylot之外，还有其他更适合这方面的包？
谢谢
浏览 0提问于2020-06-24得票数 0
我尝试使用df.at将数组存储到数据帧单元格中，如下所示： import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.array([[123, 123], [123, 123]], dtype=int)
df = pd.DataFrame(data= [[1, 2], [3, 4]], columns=["A", "B"])
df.at[0, "A"] = arr 但我一直收到以下错误： ValueError: setting an array element with a sequence. 我试着通
浏览 36提问于2021-10-07得票数 0
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我正在观察Pandas set_index()函数的意外行为。
为了使我的结果可重复，我提供了我的DataFrame作为一个泡菜文件。
df_test = pd.read_pickle('./df_test.pkl')
time id avg
0 1554985690182 117455392 4.06300000
1 1554985690288 117455393 0.95800000
2 1554985690641 117455394 2.38400000
...
现在，当我遍历行并打印每个
浏览 3提问于2020-08-08得票数 0
4回答
我有一个pandas数据帧(1413行)和一个numpy数组(1412行)。
type(df1)
Out[193]: pandas.core.frame.DataFrame
df1.shape
Out[194]: (1413, 15)
type(arr1)
Out[195]: numpy.ndarray
arr1.shape
Out[196]: (1412, 3)
我想用arr1 + nan中的列填充df1中的列，但它不起作用
df1['aaa'] = np.vstack((np.nan, arr1[:,0]))
有人能告诉我怎么做吗？
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
我有一个在某些单元格中缺少值的数据格式。我希望保留任何列中有空的行。这与pandas.DataFrame.dropna()正好相反。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1,2], 'b': [np.nan, 4]})
df
a b
0 1 NaN
1 2 4.0
预期结果：
a b
1 2 4.0
我想以方法链式的方式来做，所以这样的方法是很理想的：
df.loc[lambda x: ...]
df.keepna(how='
浏览 0提问于2018-04-08得票数 0
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我有一个函数myfunc，它对两个pandas DataFrame列进行计算。输出是一个Numpy数组。
def myfunc(df, args):
import numpy
return numpy.array([df.iloc[:,args[0]].sum,df.iloc[:,args[1]].sum])
此函数在rolling_df_apply中调用：
def rolling_df_apply(df, myfunc, window, *args):
import pandas
result = pandas.concat(pandas.DataFrame(
浏览 1提问于2015-07-28得票数 0
3回答
我想要创建一个新的单列熊猫数据，使用一个2D的数字数组。显然，每一行都应该包含1D列表。下面是一个简单的可复制的例子。
import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.ones((4,3)) # could be any 2D array
我想要的是
lists
0 [1, 1, 1]
1 [1, 1, 1]
2 [1, 1, 1]
3 [1, 1, 1]
现在，df = pd.DataFrame(arr, columns=['lists'])给出了错误
ValueError: Shape of pass
浏览 1提问于2020-05-28得票数 5
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我使用相同形状的布尔矩阵来子集pandas数据帧，以便布尔矩阵中具有相应假单元格的所有值都将显示为NA：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','b','c'])
b = np.ones((3,3), dtype=bool)
b[1,1] = False
# gives 9x3 array
df[b]
有没有办法在不首先将矩阵转换为与df具有相同索引和列的pandas数据帧的情况下完成此操
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
3回答
我有张桌子：
-60 -40 -20 0 20 40 60
100 520 440 380 320 280 240 210
110 600 500 430 370 320 280 250
120 670 570 490 420 370 330 290
130 740 630 550 480 420 370 330
140 810 690 600 530 470 410 370
顶部的标头是一个风矢量，左边的第一
浏览 5提问于2021-12-28得票数 2
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我试图通过条件选择从Pandas DataFrame返回一个特定的项(并且不需要引用索引)。
下面是一个示例：
我有以下数据：
Code Colour Fruit
0 1 red apple
1 2 orange orange
2 3 yellow banana
3 4 green pear
4 5 blue blueberry
我输入以下代码来搜索蓝莓的代码：
df[df['Fruit'] == 'blueberry']['Code']
这将返回：
4 5
Name:
浏览 0提问于2018-03-14得票数 7
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我想使用2D布尔掩码来选择性地改变pandas DataFrame中的一些单元格。我注意到我不能(成功地)使用numpy数组作为掩码，但我可以使用DataFrame。然而，更令人沮丧的是，我没有发现numpy方法的错误。
例如,
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],
'B':[10,20,30,40]})
mask_np = np.array([[True,True],
[False,False],
[True,
浏览 0提问于2018-08-31得票数 5
2回答
我有一个pandas数据帧，我将其转换为numpy数组，如下所示：
df.values
这将提供以下输出：
array([[2],
[0],
[1],
...,
[0],
[1],
[0]], dtype=int64)
然而，我想要获得如下列表：
[0, 2, 3]
你知道怎么做吗？
浏览 1提问于2016-02-10得票数 7
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1回答
有50+ 'URL‘列，其中大多数是空的，但我想迭代这些列，并获取非空的单元格值。然后，这些值将存储在一个新列中。我怎么能这样做呢？
以下是我的想法：
导入Pandas并创建dataframe
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("Original.csv")
创建只包含URL列的列表
URL_col = MRB[['URL 2','URL 3','URL 4','Fact URL','Fact URL 2',
浏览 2提问于2022-03-29得票数 0
1回答
我有下面这段代码来选择给定条件下的单元格位置。这是来自光栅的图像。正如您将看到的，我使用NumPy和Pandas来实现这一点： f = np.column_stack(np.where(demData>0)) 当我输出f时，我得到类似这样的结果： print(f)
[[ 0 89]
[ 0 90]
[ 0 91]
[ 1 90]
[ 1 91]
[ 1 92]
[ 1 93]
[ 2 92]
[ 2 93]] 现在有了前面的结果，我想要获得的是该单元格位置的数据值。例如： df = pd.DataFrame(demDataStag
浏览 5提问于2020-07-02得票数 3
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当必须在没有任何值的情况下初始化pandas.DataFrame值(因为每个列的维数随后未知)，我们如何将DataFrame值提取为一个矩阵：
例如：
from pandas import DataFrame
df = DataFrame()
df = df.append(dict(foo=np.ones(2), bar=np.ones(3)), ignore_index=True) # without ignore it crashes
df = df.append(dict(foo=np.zeros(2), bar=np.zeros(3)), ignore_index=True)
pri
浏览 2提问于2016-02-11得票数 1
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我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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1回答
我有一个长格式的数据格式
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col1': [1], 'col2': [10]})
ratio = pd.Series([0.1, 0.70, 0.2])
# Expected Output
df_multiplied = pd.DataFrame({'col1': [0.1, 0.7, 0.2], 'col2': [1, 7, 2]})
我的尝试是将其转换为numpy数组并使用np.tile。
np.til
浏览 8提问于2022-09-07得票数 0
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如何将numpy数组放入Pandas DataFrame的元素(单个单元格)？例如,
Driver Make Model Coordinates
Bob Ford Focus [[1, 0, 1],[1, 2, 3], [2, 0, 2]]
Sally Ford Echo [[0, 0, 1],[0, 2, 0]]
我尝试将数组存储在每一行上，但文档似乎不支持这一点。
上下文：
我希望使用df.to_json()将数据导出到json文件，然后可以从json文件中读取数据到DataFrame中，其中每一行都是其中的一个。我应该考虑换个方法吗？
浏览 5提问于2020-10-25得票数 0
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我们可以在Pandas DataFrames上运行scikit learn模型吗?或者我们需要将DataFrames转换为NumPy数组吗？
浏览 0提问于2014-03-21得票数 11
2回答
我所做的工作如下：
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()
raw_data_df = dd.read_csv('dataset/nyctaxi/nyctaxi/*.csv', assume_missing=True, parse_dates=['tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime'])
dataset是从Mathew所做的演示中提取出来的，并被用作dask data
浏览 0提问于2018-07-20得票数 2
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我使用以下命令将CSV导入为DataFrame：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
然后我试着根据I做一个简单的替换：
df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'
我得到以下错误：
AttributeError: 'list' object has no attribute 'loc'
注意，当我做
浏览 0提问于2013-10-09得票数 4
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让我们假设我在Python中有一个DataFrame，它显示了不同单元的业务部门负责人的名称，随着时间的推移，。它可以看起来类似于，并且可以重新创建如下：
import pandas as pd
import numpy as np
d = pd.DataFrame({'Boss_January': ['Nina', 'Lena', 'Max', np.NaN], 'Boss_February': ['Nina', 'Emilia','Max','Leoni
浏览 1提问于2018-11-05得票数 2
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我对蟒蛇和熊猫很陌生。我不知道如何以优雅的方式解决以下问题。
假设我们有一个简单的熊猫数据。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,10), columns=['Value'])
现在设置一个变量，例如：
n = 3
目标是将列添加到df，由n个前面的值的数组组成的，如下所示：
下一步可能是将NaNs设置为零。
有什么明智之举吗？
谢谢你的帮助，
吉尔伯特
浏览 4提问于2016-06-22得票数 2
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1回答
我刚接触过Python的Pandas，并且忙着阅读csv文件。不幸的是，Excel文件中有一些带有#VALUE的单元格！还有#DIV/0！在他们身上。我无法在Excel中修复这个问题，因为数据是从其他工作表中提取的。熊猫把这些栏变成了objects而不是numpy64，所以我不能用它们来画图。我想替换#值！还有#DIV/0！在Pandas中使用NaN条目的字符串，但是我无法找到如何做到这一点。我尝试了以下方法(我的代码运行，但没有改变)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('2013AllData.csv&#
浏览 1提问于2015-01-20得票数 7
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我正在将.ods电子表格转换为Pandas DataFrame。我想删除整列和整行，因为它们只包含"None“。因为"None“是一个str，所以我有：
pandas.DataFrame.replace("None", numpy.nan)
我称之为：.dropna(how='all')的...on
是否有等同于numpy.nan的pandas
有没有办法用*字符串"None“而不是NaN来使用.dropna()
浏览 0提问于2016-07-21得票数 2
1回答
我正在运行一个jupyter笔记本(5.7.0)与熊猫(0.23.4)和matplotlib (3.0.1)。当我试图用
pandas.DataFrame.plot()
函数它提供了对象的文本：
<pandas.plotting._core.FramePlotMethods object at 0x7f612fdb74a8>
很自然，我在谷歌上搜索了这些命令，并尝试了这些神奇的命令：
%matplotlib inline
和
%matplotlib notebook
在第一个细胞关闭后，笔记本电脑重新启动，但似乎没有什么区别。
因此，为了完整起见，我的第一个单元格是魔术命令，第二个
浏览 2提问于2018-11-19得票数 0
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1回答
我编写了这个示例数据：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
y = np.random.rand(10,3)
df = pd.DataFrame(y, columns=["1", "2", "3"])
现在我想散开这个例子的数据。我试过海上旅行:这是最简单的方法吗？
sns.scatterplot(data=df)
这几乎给了我我想要的：
现在我的问题是:有可能改变你的色调吗？所以我把我的列作为y轴，色调是基于单元格的值。
浏览 3提问于2021-12-13得票数 0
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1回答
我有一个pandas df：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_a' : ['a','a', 'b'], 'col_b': [1,2,3]})
df.index = [4,5,6]
在这个df上，我应用了一个查询：
df_subset = df.query('col_a == "b"')
现在我有了第二个dataframe，它如下所示：
import numpy as np
df_numpy = pd.DataFrame(np.a
浏览 5提问于2020-08-31得票数 2
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我正在csv文件中处理numpy。
我有三栏。对于'PUMA‘列中的500值，我想在'HTYPE’列中放5个。它与下面的代码一起工作。但是对于‘PUMA’列(第3行)中的黑色单元格(Nan)，我想把'-999‘放在'HTYPE’列中。使用相同的代码，它不起作用。
如果另一列中有nan，如何使用np.where将值放入列中？
import pandas as pd, numpy as np
df= pd.read_csv(input_folder + input_file )
df['HTYPE'] = np.w
浏览 0提问于2018-06-10得票数 1
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下面是一个将数据转换为NumPy数组的片段。然后，它被转换成一个潘达斯DataFrame，在那里我打算处理它。我正在尝试将它转换回NumPy数组。我在这方面失败了。糟糕透顶。
import pandas as pd
import numpy as np
from pprint import pprint
data = [
('2020-11-01 00:00:00', 1.0),
('2020-11-02 00:00:00', 2.0)
]
coordinatesType = [('timestamp', 'dateti
浏览 11提问于2020-11-26得票数 1
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熊猫给出了非常奇怪的记忆估计。不可能是一列包含2数字的列占用几乎与100 numbers列相同的内存。Numpy的nbytes更有意义(参见下面的示例)，但是deep=True的memory_usage不知道如何处理吗？
import pandas as pd
import numpy as np
n_rows = 100000
vecs_1x2 = np.random.random((n_rows, 2))
mats_10x10 = np.random.random((n_rows, 10, 10))
df = pd.DataFrame({&
浏览 0提问于2021-02-18得票数 1
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1回答
我想计算Pandas Dataframe上的分位数/百分位数。但是，该函数的执行速度非常慢。我用Numpy重复了一遍，我发现在Pandas中计算它需要大约10000倍的时间！
有人知道为什么会这样吗？我是否应该使用Numpy计算它，然后创建一个新的DataFrame，而不是使用Pandas？
请看下面的代码：
import time
import pandas as pd
import numpy as np
q = np.array([0.1,0.4,0.6,0.9])
data = np.random.randn(10000, 4)
df = pd.DataFrame(data, col
浏览 2提问于2015-11-17得票数 6
好奇这是如何在引擎盖下工作的。numpy只是构建了处理pandas对象的功能，还是有其他的原因？ data = pandas.Series([1,2,3,4])
numpy.sqrt(data) # returns pandas.Series
浏览 28提问于2021-04-13得票数 2
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熊猫散点图:指数出界
、、、、
我有一个简单的Pandas数据格式：
delta，start_hour和end_hour都是numpy.int64
type(df.delta[0])
->numpy.int64
每当我尝试使用Pandas方法来绘制散点图时，我就会得到"IndexError: indices是超出范围的“。例如：
sc2 = df.plot.scatter(x=df.delta, y=df.start_hour)
生产：
IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-118-4d521c29b97f>
浏览 0提问于2017-08-04得票数 1
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1回答
在Pandas0.8中计算TimeSeries的时间加权平均值最有效的方法是什么？例如，假设我想要df.y - df.x的时间加权平均值，如下所示：
import pandas
import numpy as np
times = np.datetime64('2012-05-31 14:00') + np.timedelta64(1, 'ms') * np.cumsum(10**3 * np.random.exponential(size=10**6))
x = np.random.normal(size=10**6)
y = np.random.normal
浏览 6提问于2012-06-01得票数 10
1回答
我有一个dataframe和两个大小不同的数组，我想要创建一个dataframe。
例如
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame(numpy.array([[0,0,1]]),columns = ['A', 'B', 'C'])
V1=numpy.array([0,1,3,4])
V2=numpy.array([2,3,5,8,11,12])
我想要一份数据，就像：
A B C V1 V2
0 0 1 0 2
0 0 1 1 3
0 0
浏览 2提问于2019-04-02得票数 1
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考虑以下示例(感兴趣的两个元素是final_df和pivot_df。代码的其余部分仅用于构造这两个df)：
import numpy
import pandas
numpy.random.seed(0)
input_df = pandas.concat([pandas.Series(numpy.round_(numpy.random.random_sample(10,), 2)),
pandas.Series(numpy.random.randint(0, 2, 10))], axis = 1)
input_df.columns = [&
浏览 3提问于2018-09-02得票数 0
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我正在尝试将Pandas dataframe的单元格中的值与其下面的单元格进行比较。要从当前行下的行获取值，我使用shift：
df['shift_minus_1'] = df['company'].shift(-1)
然而，当我比较这些值时，Pandas返回True，尽管有些值显然不匹配。下面是我用于比较的代码：
df['comparison'] = df['company'].shift(-1).values[0] == df['company'].values[0]
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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1回答
在我的数据集中，我有一个列如下所示：
hist = ['A','FAT',nan,'TAH']
然后，我应该使用一个循环来获得包含一个 'A'的单元格。这是我的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import math
from numpy import nan
for rowId in np.arange(dt.shape[0]):
for hist in np.arange(10):
if mat
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
我正在尝试使用NaN替换所有的输入值。然而，sklearn imputer将我的数据更改为一个numpy数组。如何在不将数据更改为NaN数组的情况下，使其替换所有numpy值？
from sklearn.preprocessing import Imputer
import pandas as pd
df = pd.read_csv('my_data')
imp = Imputer(strategy='median')
imp.fit(df)
df = imp.transform(df)
这样做之后，当我检查我的数据时，我得到的不是我以前拥有的格式良好的数据
浏览 2提问于2019-05-09得票数 1
我试图得到两个pandas Series之间的最小值。碰巧，本系列中的一些元素是NaN，当将其与数字进行比较时，我希望得到结果NaN。
为什么我使用np.min函数
我使用了np.min函数。这是因为我理解使用min函数会导致错误，因为当列表中存在NaN元素时，输出取决于列表中的顺序。
就像我跑步时一样：
import numpy as np
print min([1,np.nan])
print min([np.nan,1])
我得到的结果：
>>>
1
nan
当我跑的时候：
import numpy as np
print np.min([np.nan,1])
pri
浏览 0提问于2018-08-13得票数 2
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假设我有像d = [dict(animal='cat', weight=5), dict(animal='dog', weight=20)]这样的数据(基本上是JSON，其中所有条目都具有一致的数据类型)。 在Pandas中，您可以使用df = pandas.DataFrame(d)创建一个表--有什么可以与普通的NumPy记录数组相媲美的吗？np.rec.fromrecords(d)似乎没有提供我想要的东西。
浏览 4提问于2014-07-17得票数 13
import pandas as pd
import numpy as np
url = "https://raw.githubusercontent.com/PawinData/UC/SFBA/DistanceMatrix_shortestnetworks.csv"
Distance_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
D = Distance_df.to_numpy()
我有一个dataframe Distance_df，并将其转换为numpy数组D进行计算。随后发生的事情只涉及到D，根本不涉及Distance_df。但是，D和Dist
浏览 8提问于2020-06-02得票数 0
回答已采纳
我想用连续值1和2在列1中填写这些缺失的数字。
这就是我所做的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 4, 7,8,4],
'b': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]})
df['b'].fillna({'b':[1,2]}, inplace=True)
但什么都没做。
浏览 1提问于2019-01-15得票数 2
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熊猫-基于指数的替换值
、、、、
如果我像这样创建一个数据文件：
import pandas as pd, numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 2)), columns=list('AB'))
例如，我如何将A列中的条目更改为0 -15行中的数字16？换句话说，如何完全基于索引替换单元格？
浏览 7提问于2016-06-09得票数 43
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