import pandas as pd
import re
import numpy as np
data= [['Empty','CMI-General Liability | 05-9362','Empty','Empty'],['Empty','Central Operations','Empty','Empty'],['Empty','Alarm Central 05-8642','Empty','Em
我正在处理一个项目,在这个项目中,我希望使用csv文件加载一个数据文件,并检查我想要从其中加载数据的文件是否为空。如果csv文件为空,那么一旦遇到df=pd.read_csv(file.csv)语句,我就会得到错误pandas.errors.EmptyDataError:没有要从文件解析的列--请帮助我
#custom error class defined correctly
try:
#file.csv is an empty csv file
df=pd.read_csv(file.csv)
if df:
print("Dataframe lo
用户定义的function=> my_fun(x):返回列表
XYZ =带有行的的文件
pandas_frame = pd.DataFrame() # Created empty data frame
for index in range(0,len(XYZ)):
pandas_frame = pandas_frame.append(pd.DataFrame(my_fun(XYZ[i])).transpose(), ignore_index=True)
这段代码需要很长时间才能像几天内那样运行。我该怎么加速?
我有一个由3列组成的data frame:
Id, Summary, Description
我要做的是,如果Description中的任何值与此字符串完全匹配:“这是一个空的描述”,那么将这些内容替换为Summary的内容。
例如:
在此之前:
Id Summary Description
0 1 Cool song This is an empty description
1 2 It was ok was ok because needed more melody
2 3 this was sick
使用pandas HDFStore存储空DataFrames会消耗大量磁盘空间。下面是一个例子:
import pandas as pd
for i in range(1000):
with pd.HDFStore('/tmp/test_empty.hdf') as s:
key = 'E{:03d}'.format(i)
s[key] = pd.DataFrame()
for i in range(1000):
with pd.HDFStore('/tmp/test_nan.hdf') as
我对熊猫DataFrame的应用()方法有问题。我的问题是,apply()可以根据输入函数的返回类型返回Series或DataFrame;但是,当框架为空时,apply() (几乎)总是返回一个DataFrame。所以我不能写期望一个系列的代码。下面是一个例子:
import pandas as pd
def area_from_row(row):
return row['width'] * row['height']
def add_area_column(frame):
# I know I can multiply the column
有没有办法开始使用pandas从特定的单元格中插入行?为了更好地理解,我附上了一个示例,红色标记是我想要插入行的位置: header header header header header header
DATA DATA xxxxxx empty empty empty
DATA DATA xxxxxx empty empty empty
DATA DATA xxxxxx empty
已选中: Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all() Iterate over pandas series https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.isin.html https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.iteritems.html 我尝试做的是
我写了一个刮板,它下载每日航班价格,将它们存储为熊猫数据帧,并将它们作为csv文件保存在给定的文件夹中。我现在尝试使用append将这些csv文件组合到pandas中进行数据分析,但最终结果是一个空的数据框架。 具体地说,单个csv文件被正确加载到pandas中,但是追加似乎失败了(在stackoverflow帖子中找到的几种方法似乎不起作用)。代码在下面,有什么建议吗?谢谢! directory = os.path.join("C:\\Testfolder\\")
for root,dirs,files in os.walk(directory):
for fil
我使用Pandas已经有一段时间了,但直到现在还没有遇到这样做的需要。这是设置。我有几个Pandas序列(它们的索引完全相同),比如A、B和C,还有一个复杂的函数func()。我尝试做的(以一种非Pandas效率的方式)是迭代应用func()的序列的索引。
D = pandas.Series(index=A.index) # First create an empty Series
for i in range(len(A)):
D[i] = func(A[i], B[i], C[i])
有没有一种Pandas高效的方法来完成上面的操作,并且考虑到这本质上是一个基于数组的操作?我研究了
我试图找出MSFT和GOOG的所有期权合约,它们的日销量超过10,000份,并打印出符号的名称。我得到了一个错误:“一个系列的真值是ambiguous.Use a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()”。错误在第13行,任何帮助都是非常感谢的。
from pandas_datareader.data import Options
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
tickers = ['GOOG','MSFT']
for
我尝试使用pandas将一个值有条件地赋值给一个列。 我尝试使用pandas assign创建一个新列,如果sv_length列指定的长度值为>= 50,则标记为SV;如果长度小于50,则标记为InDel。 df3=df2.assign(InDel_SV='InDel' if df2.sv_length < 50 else 'SV')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np
titanic=pd.read_csv('C:/Users/prasun.j/Downloads/train.csv')
sex=[]
if titanic['Sex']=='male':
sex.append(1)
else:
sex.append(0)
sex
我正在尝试一个列表,当语句遇到男性时应该追加1,当语句遇到女性时应该追加0,我不知道我做错了什么,有人可以帮助我吗,提前
我试图使用pandas合并一堆csv文件,但我从下面的代码中得到了上面的错误。每个csv文件都有一个工作表,但它们的名称不同,所以我尝试说“我想要第一个工作表”。我已经尝试了sheet_names和sheetnames,每次都有相同的错误。我是不是遗漏了什么?
import os
import pandas as pd
#show current working directory and list files
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files
#pick out csv files
files_csv = [f for f