我已经编写了以下Python/Pandas代码,将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b),得到M x N数据帧C:
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说,它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好,但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法?
下面是组成一个包含两列的pandas数据帧的代码,一列名为data,另一列名为hours。data列是从-150到250的随机整数。hours列是从.5到15.5.的随机浮点数。
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(-150,250,size=200)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Data'])
#generate random floats for df2
randomFloatList = []
# Set a
我将csv文件读入pandas数据帧,并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面,我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助!
我想使用pandas数据帧中的第一列作为行索引,所以我尝试使用来实现,但这样做的副作用是添加了额外的列索引。
(运行选项InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"的jupyter notebook代码):
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[l+r*10 for l in range(1, 5)] for r in range(1, 5)])
df # before
df.set_index(0, inplace=True)
df # after
set_index()之前的
我尝试通过pandas数据帧运行for循环,并将逻辑表达式应用于该数据帧的每个元素中的一列。我的代码编译时没有错误,但没有输出。
示例代码:
for i in df:
if df['value'].all() >= 0.0 and df['value'].all() < 0.05:
print df['value']
任何帮助都将不胜感激!谢谢
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
我试图将列数据转换为数字,并对数据帧中的每一列进行舍入。我可以手动完成我最初做过的每一列的操作。但是现在我想知道如何循环遍历我的数据列,这样以后我就不需要手动操作了。
手动操作的一个示例行是:
data$`Impacts` <- round(as.numeric(data$`Impacts`),2)
但是为了实现for循环,我尝试了以下代码:
data <- import(from desktop/wherever/etc.)
i <- 9
for (i in data) {
data[c(i)] <- round(as.numeric(data[c(i)]),2)
我有一个pandas数据帧,其中一列包含分类数据,我希望将其更改为数字 le=LabelEncoder()
for col in p3data.columns.values:
if p3data[col].dtypes=='object':
p3data[col]=le.fit_transform(p3data[col]) 当我在pandas dataframe中的一列上使用此代码时,它会更改值 非常低=4 低=1 Medium =2 高=0 非常高=3 然而,这是不符合顺序的,我如何手动更改它们以使其符合顺序(即 非常低=0 低=1 Medium =