下面是我的数据的一个例子:
import pandas as pd
data = {'Text':['This is an example,',
'Another sentence is here.',
'Lets have fun.',
'this happened weeks ago.',
'I am not sure what to put here.',
从pandas数据框开始,其中第一列由注释字符串组成,其他列是单个单词的特征。对于每一行,我希望获得每个单词在该行的注释单元格中出现的次数的计数。我有一个名为"wordList“的单词列表(特征列),我正在尝试这样的东西,但在运行时遇到了问题,计数又回到了数据框中:
def word_count(comments):
for word in wordList:
return comment.count(word)
df.comments.apply(word_count)
我所拥有的:
comments | hello | this |
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
我想在pandas中做一些类似Vlookup的事情,我有一个两列的数据框,需要检查第二列值(B)在第一列(A)中是否有效,如果是,则将行和第二列值插入到名为C的新列中,下面是示例表: 原始数据帧为: A B
a -
b a
c a
d b
e d 首选数据帧为: A B C
a - N/A
b a -
c a -
d b a
e d b 实际上,我是python的初学者,但在excel中,这可以通过A列和B列之
所以我有一份名单和一份数据。我想把这个词从列表中取下来,并把它作为专栏的标题。如果单词是该行,则将其添加到新创建的列中。如果不在行中,请留下空白或NA。我应该使用iloc吗?
import pandas as pd
wordlist = [['this is sentence 1'],['this is sentence 2'],['this is not a sentence'],['ok who is this']]
query=['is','not']
df = pd.DataFrame(wo
我有一列字符串的数据。我正在试图找到(a)列中的最大单词数和(b)包含具有最大单词数的字符串的行。
我所做的工作如下:
import pandas as pd
something = ["Hello how are you", "I am doing great", "Lets go camping"]
test = pd.DataFrame(something)
test.columns = ["Response"]
length_of_the_messages = test["Response"].str
我是Python的新手,正在和Pandas打交道。更具体地说,我在数据框中有一列(感觉分数),它由多个单词组成,如下所示: *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”,这样就可以像这样提取和量化各个分数: *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
我有一个pandas数据框,它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df: Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在,我想将text列划分为多个列,每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
下面的代码读取一列(名为"First")并查找字符串"TOM“。 我想要遍历文件中的所有列(而不仅仅是“第一”列)-我想做一些类似excelFilei的事情,其中i和j被设置在一个循环中,但这不起作用。有什么想法吗? import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import re
excelFile=pd.read_excel("test.xls")
for i in excelFile.index:
match=re.match(&
我有一个spark数据框,其中的" text“列有一些文本。我想要计算出现各种单词的行数-本质上是出现“术语”的“文档”的数量-以及相关的计数,如最频繁的单词,具有最频繁单词的行(或称为文档)。 我正在使用来自pyspark.ml.feature的HashingTF。但是似乎找不到一种有效的方法来从输出中提取这些信息。 # As an example create a Pandas-df
import pandas as pd
pandas_df = pd.DataFrame({"text": ["The cat jumped over the lazy do
我正在尝试分解数据帧的文本列,并按行/文档分解前几个单词。我有最热门的单词,在这个例子中,机器和学习都是8。但是我不确定如何分解每个文档的最高单词,而不是整个数据帧。 下面是整个数据框中最热门的单词的结果: 机器8 学习8 重要2 思考1 重要的1 import pandas as pd
y = ['machine learning. i think machine learning rather significant machine learning',
'most important aspect is machine learning. machin
我有一个熊猫数据框,里面填了这个:
import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')
在iPython中,数据帧如下所示:
In [13]: test
Out[13]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
Data columns:
Open 729
我有一个google工作表,其中包含2列,1列,一列包含文本字符串。我想从下一栏中的文本字符串中提取“职务标题”。所有职务标题的列表都在另一个工作表名“数据查找”中。
如果在“数据查找”工作表和A1:A 1795范围内存在任何精确匹配的职务名称(小写或大写或无论如何),则在工作表1中显示,如果未找到完全匹配的职务,则查找任何部分匹配的职务名称。
为此,我尝试了以下自定义代码。
function findtitle(text, list){
var result = 'Not Found';
list = list.flat();
list.forEach( str
我有一个‘单词’的列表,我想数到下面
word_list = ['one','three']
我有一篇关于熊猫数据的专栏文章如下。
TEXT |
-------------------------------------------|
"Perhaps she'll be the one for me." |
"Is it two or one?" |
"Mayhaps it be
我喜欢在pandas dataframe中填充na,其中dataframe中的两列都在同一行上。 A B C
2 3 5
Nan nan 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Nan Nan 6 在上面的数据框中,我希望将列A和列B都有Nan的行替换为“不可用”。 因此: A B C
2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Not available not available 6 我尝试了多种方法,但得到了不想要的结果
我在pandas数据框中有一列全是大写字母。我想将其更改为仅第一个字母大写的单词。
我尝试过以下几种方法:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('my_file.csv')
data['field'] = data['field'].title()
这将返回错误:
'Series' object has no attribute 'title'
有没有一种简单的方法可以在pandas列上执行这样的字符串操作?
我尝试在我的AppleStore应用程序数据框中的Price列之后插入一个名为Price Label的列,方法是遍历数据框并将字符串(“免费”或“非免费”)附加到使用price = $0.00.的应用程序中,如下所示
for i, row in df.iterrows():
price = row.Price.replace('$','')
if price == '0.0':
row.append("Free")
else:
row.append("Non-Free