我在Windows10中运行Python 3.6。
我使用的是这里的训练数据:
我试着计算一列的模式。我的代码是:
from scipy.stats import mode
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Loan3_train.csv')
mode(data['Gender'])[0]
This returns a warning and an exception:
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:253: Ru
我正在尝试通过读取两个CSV文件来计算最大股价和最新日期(今天)-使用pandas max()函数。然而,从CSV文件‘关闭/最后’列之一返回的最大值似乎是不可信的。
<code>A0</code>
我得到的答案是: Max close AAPL (‘$99.99',’12/31/2019年‘) Max close IBM (’$215.8',‘12/31/2019年’)
显然,最大值高于99.99美元,而且日期已经过时。
我也更新了pandas库。然而,这个错误仍然存在。这里的任何帮助都将不胜感激。
CSV文件AAPL包含如下数据(示例):<co
当我这么做
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine('sqlite://')
conn = engine.connect()
conn.execute("create table test (a float)")
for _ in range(5):
conn.execute("insert into test values (NULL)")
df = pd.read_sql_query("select *
我正在使用python对一些csv数据进行数据分割。我有像Actionid,name,title这样的列。给定列中的数据如下;
目前我得到了下面的错误
我的代码是;
import pandas as pd # for dataframes
import matplotlib.pyplot as plt # for plotting graphs
import seaborn as sns # for plotting graphs
import datetime as dt
data = pd.read_csv("Mydata.csv")
#pd.set_
在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
在运行代码以使用pandas打开csv文件并将其转换为浮点值列表时,总是出现此错误。我尝试了几种方法,但都不起作用 import csv
import random
import math
import pandas as pd
def loadCsv():
import pandas as pd
lines = pd.read_csv(r"C:\Users\apoor\OneDrive\Documents\apoorv.csv")
dataset = list(lines)
for i in range(len(dataset)):
我有一个pandas数据框列,其中有浮点值和字符串类型NA value。我需要使用以下代码将这些NAs替换为均值。 trainTestJoin["col1"] = trainTestJoin.groupby("col2")["col1"].
transform(lambda x: x.fillna(x.median())) 我得到了 TypeError: could not convert string to float: NA 我试着在填充它之前转换为。 trainTestJoin["LotFrontage"].as
SELECT logicalTime, traceValue, unitType, entName
FROM vwSimProjAgentTrace
WHERE valueType = 10
AND agentName ='AtisMesafesi'
AND ( entName = 'Hawk-1')
AND simName IN ('TipSenaryo1_0')
AND logicalTime IN (
SELECT logicalTime
FROM vwSimProjAgentTrace
WHERE
鉴于以下数据框架:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A':['A','B','C','D'],
'C':['1','12','*','8']
})
df
A C
0 A 1
1 B 12
2 C *
3 D 8
我想删除“*”的所有实例,并将其余的实例转换为整数。在我的实际数据中可能有'
我正在尝试执行以下操作:使用循环打开以特定文本(C1_LRC)结尾的不同文件,将每个文件中感兴趣的列附加到新的数据帧中。最后,我想计算这些列的平均值。问题是我得到的是NaN值,而不是平均值,我不明白为什么。我附上一个输出的例子。提前谢谢你 path = 'C:/.../...'
dfs=[]
for file in os.listdir(path):
if file.endswith('C1_LRC.TXT'):
with open(os.path.join(path, file)) as f:
df = pd.read_csv(f,
我正在经历最艰难的时间来弄清楚为什么我得到这个错误。我找了很多,但找不到任何解决方案。
import numpy as np
import warnings
from collections import Counter
import pandas as pd
def k_nearest_neighbors(data, predict, k=3):
if len(data) >= k:
warnings.warn('K is set to a value less than total voting groups!')
distances = []
for gr
holder = []
with open('Weather_final.txt','r') as weather_contents:
weather = weather_contents.readlines()
for lines in weather:
column = lines.strip()
holder.append(float(column))
print(holder)
for x in holder: