我正在尝试使用pandas scatter_matrix来显示数据帧内容,例如:
scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')
然而,我得到了一个奇异矩阵错误,因为带有kde选项代码的scatter_matrix试图在没有协方差的情况下求反数据的协方差矩阵。
#see pands.tools.plotting.scatter_matrix
n = df.columns.size
mask = notnull(df)
for i, a in zip(range(n), df.columns):
Im working on calculating a field in Pandas dataframe. Learning Python, I'm trying to find the best method. Dataframe is quite big, over 55 mln rows. It has a few columns among whichdateandfailure`‘是我的兴趣所在。所以数据帧看起来是这样的:
date failure
2018-09-09 0
2016-05-12 1
2013-12-12 1
2018-05-12 1
2018-05-12
我有一段看似简单的代码,但不知何故它无法工作。代码的目标是找到文件夹中的所有pickle数据,加载for循环中的第一个数据作为pandas数据帧,该数据帧在以前不存在的变量下命名,如果该变量存在,它应该加载剩余的pickle文件作为pandas,并将它们附加到第一个循环中新创建的pandas数据帧中: import pandas as pd
import os
# Creating the first Dataframe using dictionary
df1 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4],
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我有一个很大的问题,过滤我的数据。我在stackoverflow和其他页面和教程上读了很多,但我无法解决我的具体问题……代码的第一部分将数据加载到python中,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model
spotmarket = pd.read_excel("./data/external/Spotmarket_dhp.xlsx", index=True)
r = spotmarket['Price
我直接从数据库中获取数据,大约有5-1200万的数据。当我尝试将其转换为pandas数据帧以进行分析时。由于音量太大,它总是崩溃。 举个例子 df1 = spark.sql("select * from database.table")
sample = df1.toPandas() ## this is where it wont execute 我读到有人建议使用dask和chunksize。但这是作为csv读取,然后转换为数据帧,否则我将直接从数据库获取。有没有一种有效的方法可以在很短的时间内将这些数据加载为pandas数据帧?
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
我有一个数据集存储在一个标签分隔的文本文件中。该文件如下所示:
date time temperature
2010-01-01 12:00:00 10.0000
...
其中temperature列包含以摄氏度(°C)为单位的值。我用达斯克计算日平均温度。这是我的代码:
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
client = Client("<scheduler URL")
inputDataFrame = dd.read_table("<in
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&