我有证券的主要原始数据,我需要在其中创建基于某些筛选标准的多个证券投资组合。我习惯于在C++中工作,不太清楚如何用Python语言实现下面的代码。
我尝试使用嵌套的for循环创建不同的数据帧:
i -用于循环从2007年到2017年的年份(原始数据中的yr列)
j -用于遍历从1到4的区域(原始数据中的列区域)
for i in range (2007, 2018):
for j in range (1,5):
dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
我有一本数据帧字典。对于字典的每个元素,我想在开头附加一个外部数据帧。 for x in dict_of_df:
x = df1.append(x) 在这个例子中,df1是一个永远不变的数据帧,我想把它附加到我的数据帧字典中每个数据帧的开头。然而,当我这样做时,它不会改变字典中的任何元素,然后返回一个名为x的随机数据帧,并在开头附加df1。为什么这个“棒”不会出现在字典的元素中呢?
我有一个person ID列表,对于每个ID,我希望从两个不同的数据帧中提取所有可用的信息。此外,信息的类型也有ID,我只需要每个人ID的特定信息ID。
new_table = []
for i in range(ranges):
slice = pd.concat([df1[sp.logical_and(df1.person.values == persons[i],
df1['info_id'].isin(info_ids))],
我在for循环中生成了一个数据帧。我正在尝试保存此数据帧,以便可以在循环之外访问它。下面是我的代码片段。 my_excel_sample = pd.read_excel(r"mypath\mydata.xlsx",sheet_name=None)
for tabs in my_excel_sample.keys():
actualData = pd.DataFrame(removeEmptyColumns(my_excel_sample[tabs],0))
data = replaceNanValues(actualData,0)
data = re
这是python的新手,所以如果有任何帮助,我们将不胜感激。我正在尝试从单独的excel电子表格中生成多个pandas数据帧。但是,当我稍后尝试引用dataframe时,它以列表的形式返回: 我尝试的是这样的 ref_dict = {}
... code to get the files open etc ...
foo = []
bar = []
goo = []
tar = []
for z in range(40,c):
foo_v = wb[n
例如:
path = 'sresize/*.*'
for a, source in enumerate(glob.glob(path)):
print(a, source)
img = cv2.imread(source)
我可以在for循环之外以对象的形式调用img吗?如果不是这样,有没有办法从目录中生成图像,然后将其作为对象调用?除了ImageDataGenerator。感谢您的宝贵信息:)
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import
我不确定标题是否正确,但以下是我正在尝试做的事情,这应该是一项简单的任务。
我有一句话:
dict = {u'a': {0: u'1', 1: u'2'}, u'b': {0: u'A', 1: u'B'}}
然后我就有了一个数据帧。
Num Letter
1
3 C
4 D
我想做的是
for index, row in df.iterrows():
if row[0] in dict['a'].valu
我试图转换各种数据帧中的元素(将数值标准化为0到1,一个热编码的分类变量),但是当我试图在一个循环中覆盖数据帧时,它不会修改现有的dataframe,只修改循环变量。下面是一个虚拟的例子:
t = pd.DataFrame(np.arange(1, 16).reshape(5, 3))
b = pd.DataFrame(np.arange(1, 16).reshape(5, 3))
for hi in [t, b]:
hi = pd.DataFrame(np.arange(30, 45).reshape(5, 3))
但是当我运行这个代码时,t和b都有它们的原始值。如何在循环中覆盖原
我是python的新手,我想定义一个函数来做这件事:
def VAR():
teamA = input('Choose your team A: ')
teamB = input('Choose your team B: ')
league= input('Choose your league: ')
我有这样的想法:
if teamA and teamB in league.values:
我有不同的数据帧,例如:如果我想选择NBA,那么我把NBA放进去,它就会运行:
if teamA and teamB in NBA.values
我有一个进程,导入产品注册的每日文件,并将它们添加到我们的数据库中。最初,此过程将针对每个记录对数据库进行多次查询,以确定如何处理数据。
为了加快这一过程,并防止试图使用使用相同数据库的报告站点的人可能出现的超时问题,我更改了代码,将几个表下拉到字典中,然后遍历这些表以查看是否存在该客户/地址/经销商,如果存在,则从字典的键中提取Id,或者将其插入表中,如果不存在,则插入字典。
但是,我目前发现这比每次注册多次查询数据库时运行得慢。我能想到的一个可能原因是我的字典很大(一本有800万条条目,另一本有1100万条)。
以下是我所做工作的一个例子:
For Each kvp As KeyV