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
我正在使用Pandas合并两个从Psychopy获得的数据帧。
y = ["key_resp_0.keys", "key_resp_0.rt"] #some columns I want in my final dataframe
df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist()
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')
df3 = pd.merge(df2,df)
这是我得到的错误:
type object argume
假设我们有一个Pandas数据帧和一个scikit-learn模型,使用该数据帧进行训练(拟合)。有没有一种方法可以进行逐行预测?用例是使用sklearn模型,使用predict函数填充数据帧中的空值。
我希望使用pandas apply函数(使用axis=1)可以做到这一点,但我一直收到维度错误。
使用Pandas版本'0.22.0‘和sklearn版本'0.19.1’。
简单的例子:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import kmeans
data = [[x,y,x*y] for x in range(1,10) f
初学者在这里:请仁慈。我想要显示一个pandas DataFrame操作的结果,但是我不能去掉结果周围的括号。这是一个从数据帧中随机挑选条目的小程序。 import pandas as pd
import random as rd
## enter choices
choicelist=[]
while True:
entry =input('Enter an option (q to quit}')
if entry =='q':
break
else:
choicelist.append(entry
我有一个关于熊猫数据帧的问题,我想用滴答源(kdb表)中的时间来丰富它。
Pandas DataFrame
Date sym Level
2018-07-01 USDJPY 110
2018-08-01 GBPUSD 1.20
我想要用计时来丰富这个数据框架(对于给定的货币对,当水平被跨越时,第一次是在给定的日期)。
from qpython import qconnection
from qpython import MetaData
from qpython.qtype import QKEYED_TABLE
from qpython.qtype i
我的目标是使用指向在命令行执行的load语句的标准输入管道将数据帧加载到DB中(例如,cat {file_loc} | /path/ to /sql --命令"COPY table FROM STDIN WITH DELIMITER ',';")。我知道这种方法不是最优的;由于pyodbc问题,这是一种变通方法;)
压缩数据帧的最有效方法是什么,使每一行都是一个字符串,其中包含以分隔符分隔的值,并在末尾换行?我的解决方案,如下所示,似乎效率低下。
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame(np.
我有一个这样的输入文件:
a
1,100
2,200
3,300
b
1,100,200
2,200,300
3,300,400
c
...
我想用下面这样的代码将文件读入多个数据帧(为了简化问题,我们假设每个表的行数是固定的):
import pandas as pd
with open("file.csv", "r") as f:
while True:
table_name = f.readline()
if table_name:
table_df = pd.read_csv(f, nro
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中,并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而,清单数据帧抛给了我一个错误:
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么,我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json,但不确定该怎么办。
到目前为止,我的清单代码如下:
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
我试图通过一次添加几行来填充pandas中的现有数据帧,行数取决于一个理解列表,因此它是可变的。初始数据帧按如下方式填充: import pandas as pd
import portion as P
columns = ['chr', 'Start', 'End', 'type']
x = pd.DataFrame(columns=columns)
RANGE = [(212, 222),(866, 888),(152, 158)]
INTERVAL= P.Interval(*[P.closed(x, y) for x
我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入,其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入,我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止,我尝试的是: from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T