我有一个包含5个矩阵的列表:
import numpy as np
import pandas as pd
a=[(np.random.randint(2,size=(2,3))) for i in xrange(5)]
如何创建包含5条记录的pandas DataFrame,每行只有一列包含一个矩阵?
我尝试使用isin()函数过滤数据帧,方法是传入一个列表,并与也包含列表的dataframe列进行比较。这是下面问题的延伸: How to implement 'in' and 'not in' for Pandas dataframe 例如,现在每行包含一个国家/地区列表,而不是每行一个国家/地区。 df = pd.DataFrame({'countries':[['US', 'UK'], ['UK'], ['Germany', 'France'], ['
我希望在悬停到特定数据点时显示图形的数据点(x值,y值)。有没有人知道如何根据我当前的代码实现它? ax = df.plot(x=1, y=2) #x value from column 1 of pandas dataframe,
#y value from column 2 of pandas dataframe 我的图表看起来像这样 ?
我正在尝试使用如下示例中的'{:,}'.format(number)来格式化pandas数据帧中的数字:
# This works for floats and integers
print '{:,}'.format(20000)
# 20,000
print '{:,}'.format(20000.0)
# 20,000.0
问题是,使用具有整数的数据帧不起作用,而在具有浮点型的数据帧中工作正常。请参见示例:
# Does not work. The format stays the same, does not show thousands
我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
当列表中的元素之一是数字(例如int)而不是数组/熊猫系列时,np.maximum.reduce(lst)具有与functools.reduce(np.maximum, lst)不同的行为以及与np.maximum本身不同的行为。
np.maximum.reduce
一方面,
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 3, 2]})
np.maximum.reduce([df['a'], 2])
最后一行给出了以下错误:
ValueError: The truth v
我试图根据列的d类型比较两个Pandas DataFrames。以下是设想的情况:
如果dtype是“object”,则第一个df中的每个数据条目都需要与第二个df中的对应条目完全匹配,如果dtype是‘’或'int‘,则它们需要彼此接近。
以下是我到目前为止所拥有的:
for column in data_1.columns:
if df_1[column].dtypes == 'float' or df_1[column].dtypes == 'int':
comparison[column] = np.isclose(df_1[colum
我是Python的新手(我才14岁),我想为一个随机整数列表创建一个气泡分类器。以下是我的代码:
list = input("Please put in a random set of integers, in any order you like (unlimited range), separated by spaces:")
list = list.split()
indexcounter = 0
def sorter(list, indexcounter):
for v in list:
int(v)
while indexcoun
我正在尝试从pandas.DataFrame中删除列的列表。我创建了一个列表,通过
diff = df1.difference(df2)
我想做一些类似的事情:
for name in diff:
dataframe.pop(name)
有没有办法以向量化的方式将pop函数应用于diff索引数组中的所有名称?
感谢大家的帮助!
问候你,Jan
我有:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate random data
set1 = np.random.randint(0, 40, 24)
set2 = np.random.randint(0, 100, 24)
# Put into dataframe and plot
df = pd.DataFrame({'set1': set1, 'set2': set2})
data = pd.me
这是以下帖子的后续文章:Pandas dataframe select rows where a list-column contains any of a list of strings 我希望能够从选择列表中选择包含精确字符串对的行(其中selection=‘猫’,‘狗’)。 启动df: molecule species
0 a [dog]
1 b [horse, pig]
2 c [cat, dog]
3 d [cat, horse, pig]
4
假设我在Pandas中有数据,如下所示:
> my_dataframe
col1 col2
A foo
B bar
C something
A foo
A bar
B foo
其中行表示实例,列表示输入特性(不显示目标标签,但这将用于分类任务),即我试图从构建my_dataframe X。
如何使用例如有效地向量化这一点?
是否需要首先将DataFrame中的每个条目转换为字典?(以上链接中的示例就是这样做的)。有没有更有效的方法来做到这一点?