我可以通过迭代这些行来替换熊猫的特定列中的值,并将这些值与包含在元组列表中的相应的元组对相匹配。
但是,当我在大型dataframe上运行这段代码时,它变得相对缓慢,因为它必须遍历整个元组列表才能在dataframe中找到行的匹配项。(12280 21 23:21,8.66 21/s)
是否有更多的琵琶方法来进行匹配和替换?例如,索引元组列表,以及一些按索引过滤的代码?
下面可以找到我用过的代码。
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# initialize list of lists
data = [['some', 1]
我在Python 3中使用Pandas,我有一组列的dataframe,但我只想更改其中一个列中所有值的数据类型,而不对其他列进行处理。唯一能做到这一点的方法是编辑该列,删除原始列,然后将已编辑的列合并回。我想编辑该列,而不必删除和合并,使其余的数据不受影响。这个是可能的吗?
下面是我的解决方案:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
def make_float(var):
var = float(var)
return var
#create a new da
我试图在python上加载一个xlsx文件,但是我发现一些值是不准确的。我知道使用Decimal更准确,但我发现从数据集给出的原始值是不准确的。This is the row from the xlsx file with the problem value highlighted。And this is the output when I pull that value from the dataframe。这就是我加载数据的方式 import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'A:\Deakin\Crypto\Export Trade His
我想运行每个列与pandas中所有其他列的Spearman关联。我只需要相关性的分布(数组),而不需要相关矩阵。
我知道我可以使用df.corr(method='spearman'),但是我只需要两两相关,而不是整个相关矩阵或对角线。我认为这可能会加快计算速度,因为我将只计算(( N^2 ) - N)/2相关性,而不是N^2。
然而,这只是一个假设--因为矩阵将是对称的,也许pandas已经通过计算相关矩阵的一半并相应地填充其余矩阵来工作。
到目前为止,我的解决方案非常低效:
import pandas as pd
import scipy.stats as ss
# d i
我使用几个列表来填充数据。在这个例子中,我有3列(a,b,c),我需要从3的所有组合中填充一个数据帧:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
for a in np.linspace(1, 100, 20):
for b in np.linspace(10, 1000, 10):
for c in [1,4,9]:
df = df.append({'a':a, 'b':b,
我正在尝试用多个不同大小的列表填充两个pandas列。举个例子,我有一个列表,第一列是“血管成形术,主动脉,动脉”,第二列是"251,2882,401,4019,412“ 首先,我尝试像这样附加每个列表: matches.code_matches.append(code_series) 这就产生了这个TypeError: TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'list'>'; only Series and DataFrame objs are valid 因此,我尝试将