我有一个数据帧,如下所示 df = pd.DataFrame({'text': ["Hi how are you","I am fine","I love you","I hate you"],
'tokens':[('Hi','how','are','you'),('I','am','fine'),('I','love
我使用SpaCy和Pandas来获得一个带有词性(POS)导出的句子。守则如下:
import spacy
import xlsxwriter
import pandas as pd
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text ="""He is a good boy."""
doc = nlp(text)
for token in doc:
x=[token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_,token.dep_,token.shap
我有一个如下所示的数据集:
ID Result1 Result2
1 Yes Pos
2 No Neg
3 No Pos
4 Yes Neg
5 Yes Neg
6 No Pos
我的主要目标是根据一定的标准将数据集(比这个大得多)分成多个子集。我希望能够通过选择包含决定性条件的列,然后选择执行拆分过程的选项来运行此拆分过程。
例如:
Please enter column to segment by:
-Result2
Please enter the criteria in [Results2] to seg
我有一个python脚本,它从csv文件中从矢量位置和方向获取数据,然后使用Matplotlib的quiver方法生成绘图。csv文件中的列、坐标和方向是使用Pandas数据from提取的,然后使用Matplotlib中的quiver方法绘制。它能很好地处理少量的文件,但是当我试图处理超过1000个文件时,它会被“杀死”。任何关于我如何解决这个问题的想法都将受到高度赞赏。
# Import libraries
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
directory =
我有大量的csv文件(大约400万个),我需要接受每一列并创建一个文件,以一种可以被不同程序解释的方式来组织这些值。这些列的长度非常不同(在200万到1000个值之间),每个csv可能有4到100列。
我可以将整个过程加载到一个pandas.DataFrame中,然后遍历这个系列,但是它非常慢:
import pandas as pd
import re
import os
for f in os.listdir(folder):
gc = pd.read_csv('{}/{}'.format(folder, f))
strain = f[:-7] # file
我是熊猫新手,我想要你的帮助。
我有两个文件,其中一个非常大(100G+),我需要根据一些列合并它们。我跳过了大文件中的一些行,因此我将该文件作为read_csv方法的缓冲区。
弗西,我试过用熊猫。但是,当我尝试使用pandas打开该文件时,该进程被操作系统终止。
with open(self.all_file, 'r') as f:
line = f.readline()
while line.startswith('##'):
pos = f.tell()
line = f.readline()
是否可以使用基于列的标签读取缺少数据的表?我有下表:
Band Band % of
Band Peak for % for Area Total
No. Pos. Delta Sep. Separ. Height FWHM Gauss Area Ratio Area Area
4 214.01 4.67 3
我正在尝试使用雅虎的月度股票数据来分析模式。由于某些原因,程序在数据框中为特定股票(ATVI)提供的月度回报与实际yahoo网站的回报不匹配。我比较了2015年的月度回报,并包括了平均增加和减少的列,以及每个列的出现次数。
雅虎链接:
我的代码:
from datetime import datetime
from pandas_datareader import data, wb
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
from pandas_datareader._utils import RemoteDataErr
我实现了一个Networkx图来分析我的数据,但是因为它是公司(链接中的第一列数据)和代理(链接中的第二列数据)之间的一个巨大的组合,所以这个阴谋是不清楚的。
如何修改地块以减少节点的重叠?
数据:
我的代码:
import networkx as nx
import matplotlib as plt
import pandas as pd
import os
import pylab
# load the data
network_to_plot = pd.read_csv('data_to_plot.txt',sep=" ", header =