我正在尝试从三个列表创建一个dataframe,这三个列表是我使用网络抓取的数据生成的。但是,当我尝试将这些列表转换为字典,然后使用它们来构建我的pandas数据帧时,它会为每个字典项(行)输出一个数据帧,而不是将所有这些项都作为行包含在数据帧中的一个数据帧。 我认为问题出在我用来网络抓取数据的for循环中。我知道在这个问题上也有人问过类似的问题,包括这里的Pandas DataFrame created for each row和这里的Take multiple lists into dataframe,但我已经尝试了这些解决方案,但没有任何乐趣。我相信网络刮擦循环增加了一个细微的差别,使
我需要在循环中创建一个字典,并将它们附加到具有匹配的dict键名和数据框的列名的pandas数据框中。每次迭代中字典的键值对可以是不同的。在字典中使用所有可能的关键字在开始时定义了空的熊猫数据帧df_podcast。
以下是尚未完成的代码示例
df_podcast=pd.DataFrame(columns=podcast_cols)
podcast_dict={}
for j in range(len(podcast[0])):
if podcast[0][j].tag=="key":
podcast_dict[podcast[0][j].text]=
我在一个列表中有一个csv文件路径名的列表,并且我试图将它们保存为dataframes。我该怎么做呢?
import pandas as pd
import os
import glob
# use glob to get all the csv files
# in the folder
path = "/Users/azmath/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/Projects/LESA/2022 HY/All"
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.xlsx"
我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件: X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧,一个包含空行之前的一半,另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中,因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”,并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中? 目前,我只是通过使用pd.read_csv(file_name,skiprows = 3,delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题,但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!
我正在尝试创建基于pandas数据帧的列表字典,我需要一个列表字典来传递给我的Plotly仪表板 In:
df.head()
Model Make
Ford F-150
Ford Escape
Ford Mustang
Jeep Grand Cherokee
Jeep Wrangler 我发现df.to_dict()是通过列标题来定向的,但是我需要根据相邻的行值来定向。要做到这一点,唯一的方法是将我的数据帧重塑为列by Model,它们各自的制造商在它们下面? Out:
makes_by_model= {
'Ford':
我有一个SQLite查询,我想运行多次,根据感兴趣的年份创建多个Pandas数据帧。像这样的东西(但这绝对行不通)。基本上,我试图在year列表上循环创建数据框架,以创建4个数据帧(每年1帧),而且即使经过相当多的Googling搜索,我现在仍然无法做到这一点。
year = [2018, 2019, 2020, 2021]
query = '''
SELECT
some stuff
FROM table
WHERE table.YEAR = ?
'''
for x in year:
df[x] = pd.read_sql_que
我是Python和Jupyter的新手。我有一个API,我可以从中获取数据。我已经从一个循环中找到了包含我想要的数据列表的子节点。现在我想把这些数据放到Pandas数据帧中。有没有人能帮我一下?你可以在下面看到我的代码 resp = requests.get('http://***
auth=('***', '***'),
headers={'Accept': 'application/json'})
data = json.loads(resp.text)
for Observasjoner in data
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
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS),但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧,我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止,我已经用数据帧的名称创建了一个列表,然后尝试将该列表放入一个for循环,以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下: df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
我正在尝试创建一个python函数,它有助于执行以下任务
从文件夹中读取.csv文件为每个文件创建不同的数据帧(数据文件名应与文件名相同)创建所有已创建数据帧的列表并将其分配给变量(变量名为文件夹名称)
以下是我正在尝试的守则:
import pandas as pd
import os
def read_folder():
path = input('Please provide path name to read:')
for file in range(1000):
if os.path.exists(path + '/'
这是python的新手,所以如果有任何帮助,我们将不胜感激。我正在尝试从单独的excel电子表格中生成多个pandas数据帧。但是,当我稍后尝试引用dataframe时,它以列表的形式返回: 我尝试的是这样的 ref_dict = {}
... code to get the files open etc ...
foo = []
bar = []
goo = []
tar = []
for z in range(40,c):
foo_v = wb[n
我正在尝试创建列表元素值到索引的映射。例如,给定一个像这样的熊猫数据帧: >>> book_df
name genre
0 Harry Potter ["fantasy", "young adult"]
1 Lord of the Rings ["fantasy", "adventure", "classics"]
2 I, Robot ["science fiction",