我正在尝试从excel中的列中提取数据到Python中的列表。我有以下代码:
#Extracting Labels
read = pd.read_excel('Test-data-results.xlsx', sheetname=0) # can also index sheet by name or fetch all sheets
labels = read['Labels'].tolist()
print(labels)
当我运行这段代码时,我得到一个关键错误:....
File "pandas/_libs/index.pyx", lin
我正在尝试完成EDA演练,并通过使用循环处理包含json数据的列来转换/提取dataframe中的json数据。为此,我为循环设置了一个要遍历的列表,然后设置for循环来加载json数据并提取每列每一行的name字段。 在处理了列表中的第一列之后,它抛出了一个“the JSON object the be str,bytes or bytearray,not‘list’”错误。 我尝试通过添加和删除列来修改列表,以查看它在哪里失败,它总是在第一列起作用,但在第一列之后就放弃了。对于只有一列的列表,这一点仍然成立。 我认为问题在于传递的'json.loads(data)‘仍然以某种方式
我有一个Excel文件,我想在这个Excel文件中读取一个特定的列,我用以下代码来完成这个操作:
import pandas as pd
import xlrd
file_location = input('Where is the file located? Please input the file path here. ')
column = input('In what column is the code? ')
code_array = pd.read_excel(file_location, usecols=column)
for i in c
问题概述
我试图清理从CSV文件加载到Pandas DataFrame中的库存数据。我执行的索引操作有效。如果我调用print,我可以看到我想要的值是从框架中提取出来的。然而,当我试图替换这些值时,如截图所示,熊猫忽略了我的请求。最终,我只是尝试从一个列中提取一个值,并将其移到另一个列中。熊猫文档建议使用.replace()方法,但这似乎不适用于我试图执行的操作。
这是的一张照片。
和for循环(如图中所引用的):
for i, j in zip(all_exchanges['MarketCap'], all_exchanges['MarketCapSym'])
我有数据帧,我想从其中提取数字,如果‘转移’字在8列,它应该从位置13,15个字符提取,否则它应该从位置21,15个字符提取 =IF(LEFT(C10,8)="Transfer",MID(C10,13,15),MID(C10,21,15)) i want same excel from formula in pandas
Particular Expected Result
On-Line Transfer - 01901091900014 01901091900014
我正在尝试从pandas dataframe中列的行中的字符串数据中仅提取文本部分到新列中。 当我尝试这样的东西时: import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({"Id": [1,2] , "Text" : ["This is 20/06/2019; 00:13:45; Time stamp", "This is another 23/04/2019 11:23:35 Time stamp"]})
print(df) 我得到了一个数据帧,如下: Id
我正在尝试在充满组织名称的PANDAS列中寻找潜在的匹配项。我目前正在使用iterrows(),但它在大约有70,000行的数据帧上非常慢。在查看了StackOverflow之后,我尝试实现了一个lambda row (apply)方法,但这似乎几乎不能加快速度。
数据帧的前四行如下所示:
index org_name
0 cliftonlarsonallen llp minneapolis MN
1 loeb and troper llp newyork NY
2 dauby o'connor and zaleski llc carmel IN
3 wegner c
我正在将Matlab脚本移植到Python。以下是摘录:
%// Create a list of unique trade dates
DateList = unique(AllData(:,1));
%// Loop through the dates
for DateIndex = 1:size(DateList,1)
CalibrationDate = DateList(DateIndex);
%// Extract the data for a single cablibration date (but all expiries)
SubsetIndice
我是Python/Pandas的新手,正在努力从pd.Dataframe中提取正确的数据。我实际拥有的是一个包含3列的Dataframe:
data =
Position Letter Value
1 a TRUE
2 f FALSE
3 c TRUE
4 d TRUE
5 k FALSE
我想要做的是将所有真正的行放入一个新的Dataframe中,这样答案将是:
answer =
Position Letter Value
1 a TRUE
3
我有一个名为Cost的pandas数据帧列,它的值可能是or 2394.21或2435.68 or或$1753.32或$ 7854$。我想提取货币符号,它可能在开头或结尾,并将其存储在一个新列中。我怎样才能做到这一点呢? 更复杂的是,我不知道用什么编码来存储这些符号。我试图找到货币符号在列中的位置,并将其存储在一个名为“索引”的新列中。下面的代码将索引返回为-1,因为我可能没有使用正确的编码检查or或$。 sub = '£'
df['indexes'] = df['Cost'].str.find(sub)
sub = '$'
d
假设我有一个pandas.DataFrame x,x被提供给filter函数,并返回y,这是一个从x中删除了一些列的DataFrame。该函数是一个黑盒,列数很大。我怎样才能找到'x‘中被删除的列?
或者,y.columns是x.columns的子集,我如何在x中找到不在y中的列
示例:
x = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
x.columns = list('abc')
y = x.iloc[:, :2].copy()
>>> x
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
熊猫的read_csv函数中是否有任何选项可以自动将object的每一项转换为str。
例如,在尝试读取CSV文件时,我得到以下信息:
mydata = pandas.read_csv(myfile, sep="|", header=None)
C:\...\pandas\io\parsers.py:1159: DtypeWarning: Columns (6,635) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. data = self._reader.read(nrow
我需要用于我的Pandas DataFrame的键行索引,其中key是Pandas DataFrame的id列,data是行数据。
数据是稀疏的-我只需要访问几个键的数据,但是我不知道我需要访问哪个键。
我目前正在使用iterrows这样做:
pair_map = {}
for pair_id, data in df.iterrows():
pair_map[pair_id] = data
然而,对于非常多的行(大约100 k-1M),这会变得很慢。有没有更快的方法来为Pandas创建稀疏的密钥行索引,这样任意访问任何行的速度就会更快吗?更好的是,如果指数稀少,数据是从潘达斯按需提取