我正在尝试创建一个for循环来将多个Excel文件导入到多个数据帧中。 我尝试使用两个变量进行for循环,其中f表示文件的路径,i表示从1到len(files)的不同数据帧,因此数据帧将被命名为"1“,并包含来自第一个路径的Excel等。 path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
for f, i in zip(files, np.arange(len(files))):
i = pd.read_excel(f) 相反,我似乎只得到了一个名为"i“的数据帧,其中只包含一个Excel文件。
我有证券的主要原始数据,我需要在其中创建基于某些筛选标准的多个证券投资组合。我习惯于在C++中工作,不太清楚如何用Python语言实现下面的代码。
我尝试使用嵌套的for循环创建不同的数据帧:
i -用于循环从2007年到2017年的年份(原始数据中的yr列)
j -用于遍历从1到4的区域(原始数据中的列区域)
for i in range (2007, 2018):
for j in range (1,5):
dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
我有一本数据帧字典。对于字典的每个元素,我想在开头附加一个外部数据帧。 for x in dict_of_df:
x = df1.append(x) 在这个例子中,df1是一个永远不变的数据帧,我想把它附加到我的数据帧字典中每个数据帧的开头。然而,当我这样做时,它不会改变字典中的任何元素,然后返回一个名为x的随机数据帧,并在开头附加df1。为什么这个“棒”不会出现在字典的元素中呢?
源代码是一个包含嵌套字典的JSON文件。
我创建了一个顶层defaultdict(dict)和一个for循环来获取第1到7行、column State、Size、Pop的数据帧。
在上面的for循环中,我再次创建了另一个(子) defaultdict(dict) and for循环,以获取第1行到第2行、column City、Size、Pop的数据帧
我将孩子defaultdict(dict)附加到最上面的defaultdict(Dict)
父数据框中的行应对子DataFrame重复
期望输出
State Size Pop City Size Pop
1
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
我使用Pandas将csv文件中的数据转换为数据帧,然后使用Ordereddict将数据帧打印为字典格式。 然而,当我这样做的时候,每一行的索引号都丢失了,这是为了保留索引号还是无论如何都要用索引号达到同样的结果呢? 我不完全确定zip()和tolist()的部分,有谁能解释一下它们的用法吗? 我的代码: import pandas as pd
from collections import OrderedDict
import collections
df = pd.read_csv('for_testing.csv')
for i, row in df.iterro
我想知道是否有人能帮上忙。我在字典中存储了许多数据帧。我只想访问这些数据帧中的每一个,并计算我有10个字母的列中的值。在第一个数据帧中,有5bs和5AS。例如,我期望计数的输出是a =5和b=5。但是,对于每个数据帧,这个计数将是不同的,因此我希望将这些计数的输出存储到另一个字典或单独的变量中。 字典称为Dict,所有数据帧中的列名称为letters。我试图通过访问字典中的键来实现这一点,但无法使其正常工作。我尝试过的部分如下所示。 import pandas as pd for key in Dict: Count=pd.value_counts(key['letter
我有一个脚本,它从许多xpath中提取文本和属性。在提取每个条目的数据时,会将其附加到列表中(在进入下一个xpath之前,所有属性后面跟着文本),然后将该列表插入到数据框架中。我的问题是,并非每个条目的每个xpath都具有相同的属性。因此,例如,所有条目都具有元素和至少一个相应的属性(颜色)(即。,但是一些cat元素可能有一个额外的属性(即)并不是所有的猫元素都有。这将在将行插入数据帧时出现问题,因为长度与列数不匹配。除非缺少属性,否则属性的顺序仍然是一致的。我需要一种方法来插入一个空字符串,当一个属性因为没有在元素中而被有效跳过时。
for next_url in next_url_list
我需要在循环中创建一个字典,并将它们附加到具有匹配的dict键名和数据框的列名的pandas数据框中。每次迭代中字典的键值对可以是不同的。在字典中使用所有可能的关键字在开始时定义了空的熊猫数据帧df_podcast。
以下是尚未完成的代码示例
df_podcast=pd.DataFrame(columns=podcast_cols)
podcast_dict={}
for j in range(len(podcast[0])):
if podcast[0][j].tag=="key":
podcast_dict[podcast[0][j].text]=
我已经做了以下工作
myrng=range(1971,2009)
d = {}
for name in myrng:
wd1=pd.read_csv('D:\\temp\\'+str(name)+'.csv')
d[str(name)] = wd1
del wd1
d.keys()
给出
dict_keys(['1971',.... '2009'])
1971年.2009年的每一年度都有“州”区和“日期”栏
我希望在"d“中的所有数据帧中创建一个列cat,它将具有state和districts
我有一个有3列的数据帧,我想把它们加在一起并测试不同的权重。
到目前为止,我已经写了这段代码,但我觉得这可能不是最好的方法:
weights = [0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]
for i in weights:
for j in weights:
for k in weights:
outname='outname'+str(i)+'TV'+str(j)+'BB'+str(k)+'TP'
df_media[['outname']]=df_media[['
我正在尝试用字典中的随机值填充数据帧的多个列。在another post中,我了解到您可以指定一个列表,并使用该列表中的随机值填充列,如下所示: 数据帧: Col1 Col2 Col3
1 NaN NaN values
2 NaN NaN .
3 NaN NaN . my_list = ['a', 'b', 'c', 'd']
df['Col1'] = np.random.choice(my_list, len(df)) 然后,代码将像这样填充该列: Col1 Col2 C