我有csv文件,我正在将其读入Python Pandas Dataframe。我想对操作进行矢量化,以便使用针对某些列的一组用户定义函数对列运行数据清理,并将结果附加到数据帧中。
我可以读取记录并逐个处理它们,但我想通过Pandas使用一个函数对1整列进行操作来向量化操作。
输入数据帧
A B C D
0 a b c d
1 t f h e
2 j r y k
我想在列A, B and C上执行数据清理(DC*)。
A B C D DC1-A DC2-B DC3-D
0 a b c d
我有一个包含两列数据的pandas数据帧。第一列有文本,第二列有浮点值 cleaned_text | interaction_duration
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philippinesa category fault
R包tidyr有一个很好的函数,可以“将一列分隔成多列”。
熊猫的版本是什么?
例如,这里有一个数据集:
import pandas
from six import StringIO
df = """ i | j | A
AR | 5 | Paris,Green
For | 3 | Moscow,Yellow
For | 4 | New York,Black"""
df = StringIO(df.replace(' ',''))
df = pandas.
我有一个PySpark表,其中的许多列都是VectorUDT类型的。这些列是使用PySpark中的OneHotEstimator函数创建的。 我可以将这个表写到拼图文件中,但是当我尝试使用PyArrow将这个表读回到Pandas时,我得到了这个异常: ArrowNotImplementedError: Currently only nesting with Lists is supported. 有什么办法可以绕过这个问题吗?我不希望将每个VectorUDT列拆分成各自的列。
快速Pandas问题: 我通过在一个系列上使用apply来清理数据帧的各个列中的值: # For all values in col 'Rate' over 1, divide by 100
df['rate'][df['rate']>1] = df['rate'][df['rate']>1].apply(lambda x: x/100) 当选择条件很简单时,例如df['rate']>1,这是很好的。但是,当您开始添加多个选择条件时,这会变得非常长: df['rate&
假设我有一个数据帧,如下所示: library(tidyverse)
df <- tibble(x = c(1,2,3), y = c(4,5,6))
# A tibble: 3 x 2
x y
<dbl> <dbl>
1 1 4
2 2 5
3 3 6 我想移动一个列,添加一个列,如下所示: # A tibble: 3 x 3
x y shifted_x
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 4
我已经处理了一个R数据文件:
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.conversion import localconverter
pandas2ri.activate()
import pandas as pd
%%R
n = c(2, 3, 5)
s = c("aa", "bb", "cc")
b = c(TRUE, FALS
我想在迭代时向pandas df中添加一个新列:
for index, row in df.iterrows():
row["newcolumn"] = row["oldcolumn"].normalize() #normalize() is a custom function
然而,这使得我的df没有改变。为什么会这样呢?
我是刚接触scikit learn的人,我刚看过文档和一些其他的stackoverflow帖子来构建一个决策树。我有一个具有16个属性和1个目标标签的CSV数据集。我应该如何将其传递到决策树分类器?我当前的代码如下所示:
import pandas
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import tree
data = pandas.read_csv("yelp_atlanta_data_labelled.csv", sep='
我想在列中添加一个向量,而不指定其他列。我有如下示例数据。
library(data.table)
dat <- fread("A B C D
one 2 three four
two 3 NA one")
vector_to_add <- c("five", "six")
期望输出:
out <- fread("A B C D
one 2 three four
two 3 NA one
我正在尝试使用networkx来计算我的图的特征向量中心度:
import networkx as nx
import pandas as pd
import numpy as np
a = nx.eigenvector_centrality(my_graph)
但是我得到了一个错误:
NetworkXError: eigenvector_centrality():
power iteration failed to converge in %d iterations."%(i+1))
我的图表有什么问题?
我正在看“Mahout in Action”一书中的一个例子。它使用StaticWordValueEncoder以特征哈希方式对文本进行编码。当使用标准分析器和探针= 1对“文本进行魔术向量化”编码时,向量是{12:1.0,54:1.0,78:1.0}。但是,我不知道散列索引指的是哪个单词。有没有什么方法可以把哈希值和原始词作为一对来获取?例如,hash 12指的是单词"text"?
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我有两个长度不同的数字,我需要在第二个数字中找到一个与第一个数值中的值相同的值(目前,只有一个值是相同的,但我不知道是哪个)。例如:
X <- c(15,43,46,76,111,138,205,227,242,330,333,339,348,380,402,403,498,534,579)
Y <- c(391、392、393、394、395、396、397、398、399、400、401、404、405、406、407、408、409、410、411、412、413、414、415、416、417、418、419、420、421、422、423、424、425、426、427、
我有一个关于ansible库存的json文件,在这里我需要选择几个列作为数据,并发送电子邮件通知。
下面是我尝试过的代码:
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('d:/facts.json') as f:
d = json.load(f)
mydata = json_normalize(d['ansible_facts'])
mydata.head(1)`
它打印整个记录(实际上每个json都只有一条记录),但是我只需要显示