我有一个像这样的熊猫数据框架,其中所有类别的头部数据都是可用的: Table depicting category wise head wise values where the heads are in the columns 现在,我想要一个pandas函数返回一个数据帧,如下图所示,其中head值将显示为每个类别的行: Table where all the heads for a particular category appears as a separate row instead of column
你好,我有如下数据:
import pandas as pd
import numpy as np
将数据加载到数据帧中
X = pd.read_csv('demo.csv')
感兴趣的两栏是“类别”和“总计”栏:
Category Totals estimates
A 2777 0.43
B 1003 0.26
D NA 0.65
D 2638 0.17
B NA 0.74
C 2196 0.13
D 2630 0.91
A
我在pandas中有一个数据帧,如下所示:Snapshot of my pandas dataframe 现在我希望转换数据帧,如下所示,根据排序的日期值(%m/%d/%Y),使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id,其类别列在第一位。 Desired/Transformed data frame
我偶然发现了我一直在引用的这篇文章:。我引用的代码在答案部分,使用了模糊的wuzzy和pandas。它使用模糊wuzzy为2个数据帧中的重复行提供资金。我的目标是修改这段代码,这样我就可以在单个数据帧中检查行重复项。以下是我到目前为止拥有的代码:
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import pandas as pd
import SQLAlchemy
import pyodbc
con =
sqlalchemy.create_engine('mssql+pyodbc://(localdb)\\L
我有两个数据帧,它们具有相同的列名和数据类型,如下所示:
A object
B category
C category
每个数据帧中的类别并不相同。
当正常连接时,pandas输出:
A object
B object
C object
这是根据的预期行为。
但是,我希望保持分类,并希望联合类别,因此我尝试了跨数据帧中的列的union_categoricals,这两列都是分类的。cdf和df是我的两个数据帧。
for column in df:
假设我的pandas数据帧有3个variable X类别:[A, B, C]和2个variable Y[D,E]类别。我想用下面这样的东西来交叉标记: +--------+----------------------+-----+
| X/Y | D | E |
+--------+----------------------+-----+
| A or B | count(X=A or B, Y=D) | ... |
| C | count(X=C),Y=D) | ... |
+--------+-------------
我在pandas数据帧中有两列:label(基本事实)和pred (模型预测)。我在标签中有4个类别:狗,猫,大象和蛇。我想要的是每类预测的准确性或精确度。例如,如果我有下面的数据帧:
label pred
dog cat
elephant elephant
dog snake
cat cat
snake snake
snake cat
dog dog
我所做的是为每个类使用value_counts,然后手动插入比率以获得pandas的准确性。问题是,标签是按原始计数数排序的,因此value_counts和pred的顺序可能不同。
numerator
我在Pandas中有一个这样的数据帧: # https://www.datasciencemadesimple.com/reshape-long-wide-pandas-python-pivot-function/
import pandas as pd
import numpy as np
from platform import python_version
print(python_version()) #3.7.7
#Create a DataFrame
d = {'countries':['A','B','C'
我正在尝试使用pandas在数据帧中搜索数据,然后使用收集的数据将这些数据插入到新数据帧上的特定位置。
假设我的代码是这样的:
If row contains [A] then
x=data.iloc[<row>, <column selection>]
y=data.iloc[<row>, <column selection>]
z=data.iloc[<row>, <column selection>]
insert x to newdataframe at location (y,z
我似乎没有找到一个完全适合我需要的问题。
我逐行迭代了一个熊猫数据帧。然后,根据行中的每一项,我对其他一些数据帧和文件集进行一些复杂的操作,并进行回归。THe输出的那个回归,我想把它作为一个列插入到这个原始数据帧中。尝试了几个方法,但都不起作用。
这就是我正在尝试的
import pandas as pd
...
dfd = <my dataframe>
dfd['new column'] = 0 #initializing with 0. THis also did not work
for i, row in dfd.iterrow():
<