在迭代嵌套的for循环时,我尝试获取列表列表。每个列表由数据帧的每一行中的数据组成。这背后的推理是不相关的;所发生的行为是我试图理解的。初始代码如下:
values = []
insert = []
for row in range(df_new_obs.shape[0]):
print('row: ', row)
print(insert)
values.append(insert)
insert = []
for col in range(df_new_obs.shape[1]):
insert.append(df_
我编写了此列表理解,用于将熊猫数据帧导出到CSV文件(每个数据帧被写入不同的文件):
[v.to_csv(str(k)+'.csv') for k,v in df_dict.items()]
熊猫数据帧是字典的值,其中键将是CSV文件名的一部分。因此,在上面的代码中,v是数据帧,而k是将数据帧映射到的字符串。
一位同事说,使用列表理解不是写输出文件的好主意。为什么会这样?此外,他还说,为此使用for循环会更可靠。如果是真的,为什么会这样呢?
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我正在尝试在Python中进行一些文本清理,以便进行情感分析。但是,我不想把所有的文本放在一起并将它们分开,而是希望按每句话来清理文本。为此,我在函数中使用了for循环,但问题是它只返回数据帧中的1个句子。
[In] data = pd.read_csv('twitter_AC.csv')
[In] data.head()
0 We're #hiring! Click to apply: Vaccine Special...
1 Can you recommend anyone for this #job? Vaccin...
2 We'r
我已经创建了一个通过DB系统连接的函数,然后传递下图中的值:
接下来,我使用了我的函数并遍历了下面的代码:
df_tmp = pd.DataFrame([])
df_master = [] #Convert this to a list instead of a PD Dataframe
for i in PI_tags:
df_tmp = df_tmp.append(ReadPiValues(i, interval, start_date, end_date))
df_master.append(df_tmp)
我的理解是,根据append的工作原理,它不应该重写
counter = 0
for i in range(len(df)):
print[df.loc[i, "Emotional State"]]
if i in ["Happy"]:
counter+=1
print(['counter: ', counter]
打印结果是:B‘快乐’,数据集中的数据是“快乐”,没有空格等。由于某种原因,我永远不等于快乐,这是不可能的,因为它将是第一次迭代。知道为什么输出与帧中的if语句或数据不匹配吗?计数器总是0。
我有一个panda数据帧,我需要对其执行多个操作,以便所有数据都与其中的一行相关。操作完成后,需要将dataframe保存为引用dataframe中该行的新dataframe。这需要对每一行重复,所以在最后,我将为数据帧中的每一行创建一个新的数据帧。
df
A B C D
1 10 20 30 60
2 20 10 10 20
3 0 0 10 10
(数据帧操作)
A B C D
1 0 0 0 0
2 10 -
我正在做的事情如下:
for i in range(0, len(x.index)-1):
x['Low'][i][x['Low'][i] == 0.0] = np.mean(avg_low)
基本上,我有一个名为x的数据帧,我希望访问该数据帧中的列'Low‘和特定的行i。如果该数据帧中的元素等于0.0,我希望将该值更新为np.mean(avg_low)。由于某些原因,当我打印整个dataframe时,没有任何改变,所有的值在应该被更新时仍然等于0.0。我担心的是,当我使用这种类型的链式索引时,我修改的是视图,而不是实际的数据帧。关于什么时候返
我目前正在尝试从字典中提取几个数据帧。问题是,数据帧的数量会有所不同,有时我会有两个数据帧,有时会有30个。
一开始,我从一个数据帧(exceptions_df)创建一个字典(dict_of_exceptions)。在这本字典中,我将有几个数据帧,这取决于我有多少个不同的“源井”。使用当前代码,我可以从字典中提取第一个数据帧,即j:
dict_of_exceptions = {k: v for k, v in exceptions_df.groupby('Source Well') }
print (dict_of_exceptions)
for k in dict_of_
我尝试通过pandas数据帧运行for循环,并将逻辑表达式应用于该数据帧的每个元素中的一列。我的代码编译时没有错误,但没有输出。
示例代码:
for i in df:
if df['value'].all() >= 0.0 and df['value'].all() < 0.05:
print df['value']
任何帮助都将不胜感激!谢谢