Câu hỏi được gắn thẻ «pandas»

Nhiệm vụ đơn giản là thêm một hàng vào một pandas.DataFrameđối tượng dường như khó thực hiện. Có 3 câu hỏi stackoverflow liên quan đến vấn đề này, không có câu hỏi nào đưa ra câu trả lời hoạt động. Đây là những gì tôi đang cố gắng làm. Tôi …

133 python  dataframe  row  pandas 

Tôi có một cột trong python pandas DataFrame có các giá trị True / false boolean, nhưng để tính toán thêm, tôi cần đại diện 1/0. Có một cách nhanh chóng gấu trúc / numpy để làm điều đó?

133 python  numpy  pandas 

Tôi cần sử dụng các hàm khác nhau để xử lý cột số và cột chuỗi. Những gì tôi đang làm bây giờ thực sự ngớ ngẩn: allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns) for y in allc: treat_numeric(agg[y]) allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes!=np.float64)&(agg.dtypes!=np.int)]).columns) for y in allc: treat_str(agg[y]) Có cách nào thanh lịch …

133 python  pandas 

Tôi có một vấn đề phân loại học máy với 80% biến phân loại. Tôi phải sử dụng một mã hóa nóng nếu tôi muốn sử dụng một số phân loại để phân loại? Tôi có thể chuyển dữ liệu đến một bộ phân loại mà không cần mã hóa …

132 python  pandas  machine-learning  anaconda  one-hot-encoding 

Tôi có một DataFrame đơn giản như sau: Tôi muốn chọn tất cả các giá trị từ cột 'Mùa đầu tiên' và thay thế các giá trị trên 1990 bằng 1. Trong ví dụ này, chỉ có Baltimore Ravens sẽ có 1996 thay thế bằng 1 (giữ nguyên các dữ …

132 python  pandas  dataframe 

Giả sử tôi có khung dữ liệu gấu trúc df: Tôi muốn tính toán trung bình của cột dữ liệu. Điều này thật dễ dàng: df.apply(average) sau đó cột thông minh phạm vi max (col) - min (col). Điều này lại dễ dàng: df.apply(max) - df.apply(min) Bây giờ với mỗi …

131 python  pandas  numpy 

Tôi đã thao tác một số dữ liệu bằng cách sử dụng gấu trúc và bây giờ tôi muốn thực hiện một đợt lưu lại vào cơ sở dữ liệu. Điều này đòi hỏi tôi phải chuyển đổi khung dữ liệu thành một mảng các bộ dữ liệu, với mỗi …

131 python  pandas 

Tôi có một df dataframe lớn (khoảng 12 triệu hàng) với câu: df.columns = ['word','documents','frequency'] Vì vậy, sau đây chạy một cách kịp thời: word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word') MaxFrequency_perWord = word_grouping[['frequency']].max().reset_index() MaxFrequency_perWord.columns = ['word','MaxFrequency'] Tuy nhiên, điều này đang mất một thời gian dài bất ngờ để chạy: Occurrences_of_Words = word_grouping[['word']].count().reset_index() …

131 python  pandas 

Tôi đang tìm kiếm một cách hiệu quả để loại bỏ các phần không mong muốn khỏi các chuỗi trong cột DataFrame. Dữ liệu trông như: time result 1 09:00 +52A 2 10:00 +62B 3 11:00 +44a 4 12:00 +30b 5 13:00 -110a Tôi cần phải cắt những dữ liệu …

129 python  string  pandas  dataframe 

Khi hàm f của tôi được gọi với một biến tôi muốn kiểm tra xem var có phải là khung dữ liệu của gấu trúc không: def f(var): if var == pd.DataFrame(): print "do stuff" Tôi đoán giải pháp có thể khá đơn giản nhưng ngay cả với def f(var): …

129 python  pandas 

Tôi có một vài Pandas DataFrame chia sẻ cùng thang giá trị, nhưng có các cột và chỉ số khác nhau. Khi gọi df.plot(), tôi nhận được các hình ảnh cốt truyện riêng biệt. những gì tôi thực sự muốn là có tất cả chúng trong cùng một cốt truyện …

129 python  matplotlib  pandas 

Tôi có một danh sách các khung dữ liệu Gấu trúc mà tôi muốn kết hợp thành một khung dữ liệu Gấu trúc. Tôi đang sử dụng Python 2.7.10 và Pandas 0.16.2 Tôi đã tạo danh sách các khung dữ liệu từ: import pandas as pd dfs = [] sqlall …

129 python  pandas  dataframe  concat 

Tôi có đoạn mã sau đây nhập tệp CSV. Có 3 cột và tôi muốn đặt hai trong số chúng thành các biến. Khi tôi đặt cột thứ hai thành biến "hiệu quả", cột chỉ mục cũng được xử lý. Làm thế nào tôi có thể thoát khỏi cột chỉ …

128 python  pandas 

Tôi đang cố gắng ghi khung dữ liệu Pandas (hoặc có thể sử dụng một mảng numpy) vào cơ sở dữ liệu mysql bằng MysqlDB. MysqlDB có vẻ không hiểu 'nan' và cơ sở dữ liệu của tôi phát ra lỗi nói nan không có trong danh sách trường. Tôi …

128 python  pandas  numpy  mysql-python 

Có cách nào được tích hợp sẵn cho gấu trúc để áp dụng hai hàm tổng hợp khác nhau f1, f2cho cùng một cột df["returns"]mà không cần phải gọi agg()nhiều lần không? Khung dữ liệu mẫu: import pandas as pd import datetime as dt pd.np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ "date" : …

128 python  pandas  dataframe  aggregate  pandas-groupby