Python 3.8,使用Pandas。 我正在尝试去掉pandas数据框列' data‘中负数的符号,只留下幅度,即所有值都是正数。本质上,将一列中的值乘以-1,但仅当它为负值时。这是比较容易的一点。然后在数据帧中创建一条它已被颠倒的记录。因此在本例中创建另一个名为"Tubes Inverted“列 #Check sign and create a column recording if this has been inverted.
num = df['DATA']._get_numeric_data()
我正在尝试用python将一堆xlsx文件合并成一个单一的pandas数据帧。此外,我还想包含一个列,它列出了每一行的源文件。我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import glob
import os
# get the path for where the xlsx files are
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files_xlsx = [f for f in files if f[-4
我的python代码生成了一个pandas数据帧,如下所示: enter image description here 我需要将其转换为另一种格式以实现以下目的:循环遍历数据帧中的每一行,并输出与表中的行一样多的数据帧。每个dataframe都应该有一个额外的列: timestamp,并且命名为"Type“列中的值。举个例子,我会有 enter image description here 我正在为从哪里开始而苦苦挣扎-我希望这里有人能给我一些建议?
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧,并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存,我发现运行此命令不会释放内存: del dataframe 下面是这个链接:How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?,其中一个答案说del语句并不删除实例,它只是删除了一个名称。 在答案中,他们说将数据帧放在列表中,然后删除列表: lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
请帮我变得更有攻击性: 我正在用Pandas对所有分类特征进行编码。我知道使用Sklearn也可以做到这一点,但我想单独使用Pandas或Python。 我首先选择了“obj”类型的所有列,这些列恰好是cat (我正在处理一个小的数据帧,所以我可以肯定地知道这一点)。然后,我使用for循环来转换每一列。 我知道通过避免for循环,我绝对可以做到这一点。蟒蛇越多越好: cat_cols = df.select_dtypes(include='object').columns
for col in cat_cols:
df[col] = df[col].astype(&
我有一份字典清单。基本上,它只是JSON的一大块。下面是列表中的一个字典: {'id': 391257, 'from_id': -1, 'owner_id': -1, 'date': 1554998414, 'marked_as_ads': 0, 'post_type': 'post', 'text': 'Весна — время обновлений. Очищаем балконы от старых лыж и API от устаревших в
我在python 3.X中使用了Pandas 0.20.3,我想从另一个熊猫数据框架中添加一列到熊猫数据框架中。这两个数据帧都包含51行。因此,我使用了以下代码:
class_df['phone']=group['phone'].values
我收到以下错误消息:
ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series
class_df.dtypes给了我:
Group_ID object
YEAR
实际上,我正在尝试将付款收据列的记录转换为pandas数据帧。我逐行读取记录,确定哪些数据应该在哪一列中。所以我像这样创建了空的数据帧: df=pd.DataFrame
df['QTY']=None
df['Unit Price']=None 并尝试像这样填充那个空的df :在本例中,记录是"1X527,000“ i=0
buff=[]
for line in df1.iterrows():
if 'X' in line:
try:
buff=[float(a.replace(',
我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需
列车是一个数据帧,其中我有两列: Address gender
0 abc f
1 dfg m
2 hjk m
3 ert m 当性别相同时,我需要对地址列执行一些操作,所以我使用了这段代码,而且我对python和pandas还不熟悉,所以我不知道我这样做是否正确和有效。 for i in train.index:
for j in train.index[i+1]:
if train.loc[i,'gender']== train.loc[j,'gender