因此,我从字典中创建了一个数据格式来执行时间序列练习。当我创建dataframe (我是在Google中这样做)时,该单元格正确运行。但是当我做full_df.head()的时候。我得到了StopIteration错误。有人知道为什么会这样吗?
这就是我所拥有的:
df = pd.read_csv('all_stocks_5yr.csv', usecols=["close", "Name"])
gp = df.groupby("Name")
my_dict = {}
for record in gp:
if reco
我有一条看起来像:
d = {'col2': 'b', 'col1': 12}
这是从Pandas DataFrame创建的,使用:
df.ix[row,['col1','col2,]].to_dict()
我想在df.isin()方法中包含这个dict。但是,当我这样做时,我会得到以下错误:
TypeError: only list-like or dict-like objects are allowed to be passed to DataFrame.isin(), you passed a 'int
下面的for循环可以工作,但需要很长时间。Dataframe df_customers大约有150万个条目,dict_customers大约有500000行。
for i in range(len(df_customers)):
df_customers.iloc[i, j] = dict_customers[df_customers.iloc[i,k]]
我的问题是:如何加速for循环?
Dataframe df_customers包含客户功能,a.o.CustomerID。一个客户有几行(所以每行不是唯一的)。
字典dict_customers包含唯一的客户ID(键)和每个客户的访
我试图创建一个代码,接受一组字母,并输出不同数量的单词,你可以用它们。
到目前为止,我的代码如下:
import itertools as itr
import requests
from PyDictionary import PyDictionary
import pandas as pd
x=list(input("enter letters given:"))
n=len(x)
dframe=pd.DataFrame()
dictionary=PyDictionary()
for i in range(2,n+1,1):
combinations=list(i
我知道我可以使用data = pd.DataFrame()来创建一个空数据。
是否有一种方法可以使用循环来创建由循环的迭代索引的多个无效数据?类似于:
for i in range (1, k):
data_i = pd.DataFrame()
当然,在这种写作中,索引i不作为变量.为了使索引i从1适当地递增到k,应该使用什么类型的写作?
我已经找了很长一段时间了但我不记得了。使用data_i.format(i)的东西,不;f'data_{i}',不;data_{i}.format(i),不。很明显我错过了。
我不明白为什么使用dtype=str创建的系列结果如下:
In [2]: pandas.Series(index=range(2), dtype=str)
Out[2]:
0 NaN
1 NaN
dtype: object
但是使用DataFrame创建的dtype=str结果如下:
In [3]: pandas.DataFrame(index=range(2), columns=[0], dtype=str)
Out[3]:
0
0 n
1 n
为什么只有字母"n“的字符串?
为什么系列赛和DataFrame有这样的区别?
这些文件在哪里?!
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import
我是Python和StackOverflow的新手。希望我能正确地发布:)
问题:在每个for循环中,我都试图创建一个新的dataframe,向其中添加列,并将数据填充到列中。
方法:通过阅读以前的文章,我了解到我可以使用“”创建新的数据格式,但这不是最佳实践。或者,我可以创建一个dic,然后修改df。也一直试图使用嵌入式for循环
问题:实际上修改和填充创建的(和空的) df
代码:
df1 = an existing dataframe with date as its index and profit, tax, and revenue for columns
#tablelist w
我正在尝试从目录中的多个文件创建matlab文件:
import os
from glob import glob
from numpy import*
from pandas import*
import scipy.io as sio
path = '/Volumes/Some file'
for filename in glob(os.path.join(path, '*.csv')):
df = read_csv(filename, delimiter = ';',...)
b= df.values #make dat
我有一个数据帧,数据如下
id Name Age
0 1 XXX 30
并且我必须从dataframe中删除0(行索引值)。
我已经试过了
df.reset_index(inplace=True) # Resets the index, makes factor a column
df.drop("Factor",axis=1,inplace=True)
但它不会删除0。
我想要如下输出:
id Name Age
1 XXX 30
我能够创建数据帧并通过以下方式强制使用一种数据类型
import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[1.1,2.1,3.1]}, dtype=int)
但是我想为每一列指定类型。我该怎么做呢?我尝试了以下方法,但不起作用,因为结果数据类型是对象,并且b列不会强制转换为整数。
test = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[1.1,2.1,3.1]}, dtype=[('a', int),('b', i