对于一个可迭代的对象,我们可以使用 for item in items: 但是,如果我有两个并排的可迭代程序,比如有两列的pandas数据帧,会怎么样呢?我可以使用上面的方法遍历一列,但是有没有一种更优雅的方法同时遍历两列呢? import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col 1': [1,2,3,4,5], 'col 2': [6,7,8,9,10]})
i = 0
for j in df['col 1']:
print(j)
print(df['col 2'][i])
我现在正在研究这个奇妙的库,我对过滤,甚至列操作是如何完成的感到非常困惑,并试图理解这是pandas还是python本身的一个特性。更准确地说: import pandas
df = pandas.read_csv('data.csv')
# Doing
df['Column'] # would display all values from Column for dataframe
# Even moreso, doing
df.loc[df['Column'] > 10] # would display all values fr
我有一个Pandas DataFrame,它有两列,其中包含范围[-pi,pi)中的一些角度。我需要计算每一行的瞬时角速度,这可以使用diff()来完成,但是当我的数据跨越从pi到-pi的不连续时,这种简单的方法就失败了,例如 我正在尝试对我的列使用numpy.unwrap(),但是当我尝试下面的代码时,我得到了一个ValueError。 angle_data["theta"].apply(np.unwrap)
<Traceback message>
ValueError: diff requires input that is at least one dim
我使用从CSV文件中填充的熊猫数据帧,然后使用Bokeh将该数据帧转换为ColumnDataSource。
看上去像是:
dataFrame = pandas.read_csv('somefile.CSV')
source = ColumnDataSource(dataFrame)
现在我有了所有的列,我想做基于行的计算。
例如:我有三列:
x, y, colour
它可能有以下内容:
1, 2, blue
2, 5, red
1, 8, yellow
现在,当我在源代码中搜索时,我想在该行中更改一些关联变量,那么我如何做到这一点:
# how do i step throug
我希望找到在dataframe列中出现重复值序列的索引。我希望结果是一个列表列表,其中每个子列表都是重复值索引的单个序列。
我当前的代码可以工作,但相当慢(10000行数据帧中10%重复的apx 15毫秒):
import pandas as pd
import numpy as np
import time
# Given a dataframe and column, return a list of lists where each sublist
# contains indexes of the sequential duplicates
def duplicate_ranges(
我有一个带有dtype('int64')列的dataframe。列中的值从0到10不等。dataframe有770 K行和56列的不同类型。当我运行下面的代码时,我得到了dtype('int64')。我本以为结果至少会降到int32或int16。下面是一个可复制的例子。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([x for x in range(10)]*77000, columns=['recommendation'])
df.dtypes
df.recommendation.apply(lambda x:
我的文件包含Company,RecordID,Sale etc..When列。加载文件到pandas dataframe后,我首先尝试找到它的数据类型,它列出了一些列的浮点型/整型。所以我将它们改为字符串,如下所示; data = pd.read_csv(filepath)
print(data.dtypes)
Company Code object
SiteCode int64
Product Name object
RECORD ID int64
Tank ID
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
我有一本简单的Python字典。我想在Pandas Dataframe中添加一个新列,其中该列中的每一行都等于字典。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]],columns=['A','B','C'])
df['D'] = {'AA': 'BB', 'CC': 'DD'} 期望输出 A B C D
0 1 2 3 {
我正在处理大型数据帧(15 it ),每次我试图打开它们时,都会引发内存错误。 我成功地打开了dataframe A,它的第一列也是dataframe B中包含的ID。现在,B有更多的行和ID,我并不关心,而且由于内存错误,我在打开它后无法过滤行,所以我试图在打开它时过滤需要的行。 通过遵循这篇文章,skip specific line that contains certain value when you read pandas data frame我尝试使用: import StringIO
import pandas as pd
emptylist = []
def read_fi
我有多个列包含欧洲格式的数字,例如 1.630,78 它们在前面或结尾有不同的字符(欧元,%),所以我不能使用pandas转换函数。 pd.read_csv("file.csv", decimal=',', separator={"col1": float, "col": float} 不会起作用,因为我必须首先删除符号,这是我只能在读取整个文件后才能做的。 Search and replace dots and commas in pandas dataframe 不起作用,我会得到一个 ValueError: could n