我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子,但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧:
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
gm={}
for (r in 1:nrow(dat1)){
x={}
for (m in 1:ncol(dat1)){
for (n in m+1:ncol(dat1)){
x[r]=x[r]+sqrt(dat1[r,m]*dat1[r,n])
gm[[r]]=x[r]
r=r+1
}
}
}
这里的dat1是我的数据帧。我正在创建一个空列表,并试图将其追加,但得到的结果为空。
我有这样的数据帧:
apple aple apply
apple 0 0 0
aple 0 0 0
apply 0 0 0
我想要计算字符串距离,例如apple、->、aple等。我的最终结果是:
apple aple apply
apple 0 32 14
aple 32 0 30
apply 14 30 0
目前,这是我正在使用的代码(但它对于大数据来说非常慢):
columns = df.colu
我已经创建了很多数据帧作为预处理的一部分。由于我限制了6 6GB的内存,我想从内存中删除所有不必要的数据帧,以避免在scikit-learn中运行GRIDSEARCHCV时耗尽内存。
1)是否有一个函数可以只列出当前加载到内存中的所有数据帧?
我尝试了dir(),但它提供了许多数据帧以外的其他对象。
2)我创建了一个要删除的数据帧列表
del_df=[Gender_dummies,
capsule_trans,
col,
concat_df_list,
coup_CAPSULE_dummies]
范围(&R)
for i in del_df:
del (i)
但它不会删
由于某些原因,当我试图从这个有288个条目的列表创建一个数据帧(称之为system_mean)时,数据帧形状是(1,288),但是当我从一个有3个条目的虚拟列表创建一个数据帧时,数据帧形状是(3,1)。我尝试将system_mean数据帧添加到另一个形状为(288,15)的数据帧中,因此它必须是相同的形状。
import pd
L = ['Thanks You', 'Its fine no problem', 'Are you sure']
df3 = pd.DataFrame(L)
system_mean = [Final_Price.me
如何在给定多列数据帧的R中优雅地生成秩相关矩阵?我找不到内置的函数,所以我试了一下
> test=data.frame(x=c(1,2,3,4,5), y=c(5,4,3,2,1))
> cor(rank(test))
(为了简单起见,只有2列,实际数据只有5列)
> Error in cor(rank(test)) : supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
我想这是因为rank只带了一个向量。所以我试着
> cor(lapply(test,rank))
若要对数据帧中的
通过比较数据帧列值和另一个列表,从数据帧提取索引值时,我遇到了问题。
list=[a,b,c,d]
data frame
by comparing list with column X
X Y Z
0 a r t
1 e t y
2 c f h
3 d r t
4 b g q
this should return the index values like
X
0 a
4 b
2 c
3 d
I tried this method
z=dataframe.loc[(dataframe['X'] == list)]
我又遇到了一个奇怪的问题。
假设我有以下虚拟数据框架(通过演示我的问题):
import numpy as np
import pandas as pd
import string
# Test data frame
N = 3
col_ids = string.letters[:N]
df = pd.DataFrame(
np.random.randn(5, 3*N),
columns=['{}_{}'.format(letter, coord) for letter in col_ids for coord in list('xyz')]
对于一个脚本,我需要在脚本的开头创建字典,列表和数据帧。为此,我这样做:
<code>A0</code>
因为有许多不同的数据帧,所以我想将其放入一个函数中,如下所示:
<code>A1</code>
但是如果我这样做了,我会得到"NameError: name 'df4‘is not defined",所以数据框并没有被创建。有没有办法把它放到一个函数中,让我的代码更精简呢?
我通常会将一堆.csv文件读入数据帧列表中,并手动命名它。
#...code for creating the list named "datos" with files from library
# Naming the columns of the data frames
names(datos$v1r1)<-c("estado","tiempo","x1","x2","y1","y2")
names(datos$v1r2)<-c(...)
names(datos$
我将一组数据帧存储在一个列表中。我的目标是格式化列表中的每个数据帧,以便将特定列中的值转换为列名。由于我希望对列表中的每个数据帧进行转换,所以我尝试在列表中的所有元素上应用tidyverse中的tidyverse函数。但是,我收到以下错误:
the condition has length > 1 and only the first element will be usedError: `var` must evaluate to a single number or a column name, not a double vector
下面是我从借来的一个简化讨论的示例:
创建虚拟
我有一个pd数据帧,它在XY平面上有很多平面。数据帧由点的x和y坐标组成。我想使用毕达哥拉斯定理检查每个点到所有其他点的距离,并计算该点一定距离内的点数。 def distance(x1, y1, x2, y2):
return math.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)
df = pd.DataFrame({'X':[random.randint(1,100) for i in range(100)], 'Y':[random.randint(1,100) for i in range(100)]}) 我意识到我可
我有一个103237长的大单子。我有一个形状的数据框架(8173,6)。我想从熊猫数据中由两列(1和2)指定的值之间的列表中提取这些值。例如:
lst = [182,73,137,1,938]
###dataframe
0 1 2 3 4
John 150 183 NY US
Peter 30 50 SE US
Stef 900 969 NY US
预期产出清单:
lst = [182,938]
由于182在第一行的150和183之间,而938在第3行的900和969之间,因此我希望新列表从原
在Spark中创建数据帧列表是否可取?
List<Dataset<Row>> list = some method
方法读取x个文件以从中创建x个数据帧。这些数据帧被推送到列表中。
此方法从驱动程序调用,并返回通过在列表中联接数据集而创建的单个数据框。
我搞不懂这个列表将在哪里形成,是在驱动程序节点上还是在工作节点上?
创建数据帧列表是否可取?