我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配,我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子:
表到屏幕:
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒,在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗?熊猫的重采样似乎独立于这个时期,而x阵列则随着时间的推移而变化。
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
import time
def make_ds(freq):
size = 100000
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=size,
问:当我尝试运行"from pandas import read_csv“或"from pandas import DataFrame”时,我得到的错误分别是"ImportError: cannot import name 'read_csv'“和"[![ImportError: cannot import name 'DataFrame'][1]][1]”。
我正在尝试运行的代码:
from pandas import DataFrame
from sklearn import datasets
iri
有没有办法检查一列是否存在于Pandas DataFrame中?
假设我有以下DataFrame:
>>> import pandas as pd
>>> from random import randint
>>> df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
在这个问题之前,我想指出我对spark一无所知,我上周开始在研究团队的一个项目中使用它。我不得不在他们的代码中做一些调整,而且我很难使用pandas_udf函数。
研究团队的代码有一个包含一些方法的类,并且类外部有5个使用全局变量操作数据的pandas_udf方法。我正在做的修改是删除这些全局变量,并在类中获取这5个pandas_udf方法,但我在这样做时遇到了错误。
代码如下:
class Signal(object):
# some methods, __init__, etc, etc
def propagate(self, column1):
sig
当我运行这段代码时
df = raw.copy() # making a copy of dataframe raw
df['new col'] = ''
for i in range(len(df)):
df['new col'].loc[i] = 'some thing'
我得到了这个警告(警告1):
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in
我有一个字典dataframe_dict,包含1000多个数据格式( dataframe_dict.items())。每个dataframe表示从一个位置收集的数据(即每个位置有一个数据),每个dataframe都有相同的数据列(键)。
每个数据文件看起来都是这样的
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
a b c d
0 0.325
我使用带有核心的Azure (10.4LTS(包括ApacheSpark3.2.1,Scala2.12))。
执行以下代码时,获取SparkContext should only be created and accessed on the driver错误。如果我只使用进口熊猫,它运行良好,但需要超过3个小时。对我来说,我有数十亿的记录要处理。我要调这个UDF,请帮忙。
import pyspark.pandas as pd
def getnearest_five_min_slot(valu):
dataframe = pd.DataFrame([300,600,900,1200,150
在尝试调试groupby函数应用程序时,我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然,我在玩游戏:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df