我正在使用一个包含4列的Pandas DataFrame:“电视”、“广播”、“报纸”和“销售”。我需要创建两个NumPy数组:包含前3列的X和包含'Sales‘列的y。我发现有两种方法可以从Pandas DataFrame创建NumPy数组:
import numpy as np
X = np.array(adver_data.iloc[:,0:3].values)
y = np.array(adver_data["Sales"].values)
和:
import numpy as np
X = adver_data[['TV', 'Radi
我需要获取每个列的类型,以便对其进行适当的预处理。
目前,我通过以下方法做到这一点:
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列),而使用numpy获取其他所有内容,因此我希望将panda
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢?!看下面的例子。
计量:
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->
我想为PY和ST创建一个包含单独列的DataFrame,但是DataFrame是用PY的索引值创建的。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
K = 8000
ST = np.linspace(7000,9000,num=50)
PO = 50
PY = np.maximum(ST-K-PO,0)
pd.DataFrame(PY,ST)
是否有方法从PY和ST的0和2列开始创建默认索引的DataFrame。
我想计算Pandas Dataframe上的分位数/百分位数。但是,该函数的执行速度非常慢。我用Numpy重复了一遍,我发现在Pandas中计算它需要大约10000倍的时间!
有人知道为什么会这样吗?我是否应该使用Numpy计算它,然后创建一个新的DataFrame,而不是使用Pandas?
请看下面的代码:
import time
import pandas as pd
import numpy as np
q = np.array([0.1,0.4,0.6,0.9])
data = np.random.randn(10000, 4)
df = pd.DataFrame(data, col
我有一个1000行1000列的dataframe。我试图使用for循环从该数据帧生成一个numpy数组,我使用for循环随机选择每个周期的5列。我需要追加或连接我生成的每个数组(1000行和5列)。但是,它发现,如果不首先指定维度,就不可能创建numpy数组。
我尝试了以下代码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.choice([0.0, 0.05], size=(1000,1000)))
l = np.array([])
for i in range(0,100):
rand_co
当从两个现有列创建新列时,为什么pandas要抛出一个SettingsWithCopyWarning
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
跑步时
df['c'] = df['a'] - df['b']
但跑的时候不行
df.c = df['a'] - df['b']
此外,c列是使用df['c'
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我有一个Pandas DataFrame,我想要按某个列进行分组。然后,我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而,如果我这样做了,我会得到一个错误,因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
我有一个.csv文件,它是一个从软件导出的输出。这个.csv文件包含许多NaNs。我需要通过将数据读取到数据中来分析数据,并使用dataframe.fillna(0)将所有的NaNs替换为0。但是,当我使用pandas.read_csv()导入这个.csv文件时,dataframe中的元素类型是'str',因此不能使用dataframe.fillna(0)。因此,我的问题是:如何在读取np.float文件时将元素转换为.csv?
有一个关于dtype的论点是,下面是解释:
dtype : Type name or dict of column -> type, defau
我正在尝试创建一个函数来删除彼此高度相关的特征。但是,我得到了错误''AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns' '' ...
我只想调用pandas来读取列数。我下一步能做什么?
import pandas as pd
import numpy as np
def remove_features_identical(DataFrame,data_source):
n=len(DataFrame.columns)
prin