我试图将只包含字母的单词提取到新的列中,任何包含数字的单词都提取到不同的列中。
期望输出:
query words_only contains_number
0 Nike Air Max 97 Nike Air Max 97
1 Adidas NMD-R1 Adidas NMD-R1
2 Nike Air Max 270 Nike Air Max 270
我尝试过的:
我在这里看到了一些答案,但这并不完全是我所需要的。
最小可重现性示例:
# Import p
我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
我有一份二元组的名单。
我有一个pandas dataframe,在我的语料库中每个文档都有一行。我要做的是将每个文档中列表中匹配的二元语法放入我的数据帧中的新列中。完成此任务的最佳方法是什么?我一直在寻找堆栈溢出的答案,但还没有找到我正在寻找的具体答案。我需要新的列来包含从我的二元列表中找到的每个二元语法。
任何帮助都将不胜感激!
下面的输出是我正在寻找的,尽管在我的真实示例中,我使用了停用词,所以不会像下面的输出那样找到精确的二元语法。有没有一种方法来处理某种字符串容器呢?
import pandas as pd
data = [['help me with my python
我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
我正在尝试加速下面的代码,它为每一列生成一个不同类型的列表列表。我最初创建了pandas dataframe,然后将其转换为list,但这似乎相当慢。我怎样才能更快地创建这个列表,比如说一个数量级?除一列外,所有列都是常量。 import pandas as pd
import numpy as np
import time
import datetime
def overflow_check(x):
# in SQL code the column is decimal(13, 2)
p=13
s=3
max_limit = float("9
我使用for循环读取pandas dataframe中的列,并使用嵌套的if语句查找日期时间范围内的最小值和最大值。
我可以确定所需的datetime列,但找不到将column变量传递给dataframe.series.min()和max语句的正确方法。
import pandas as pd
data = pd.somedata()
for column in data.columns:
if data[column].dtype == 'datetime64[ns]':
data.column.min()
data.colum
我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
我在Dash中有一个pandas dataframe,它在返回到html.Div()之前使用下面的函数转换成HTML - def generate_table(dataframe, max_rows=10):
return html.Table(
# Header
[html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +
# Body
[html.Tr([
html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in
在Python中,要检查一个值是否在列表中,只需执行以下操作:
>>>9 in [1,2,3,6,9]
True
我也想为Pandas DataFrame做同样的事情,但不幸的是,Pandas没有意识到这种表示法:
>>>import pandas as pd
>>>df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],columns=["a","b","c","d"])
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7
我正在尝试找到正确的语法来选择Pandas DataFrame中的行切片,条件是多维切片。
我想要执行直方图入库,方法是在多维numpy数组中提供bin,并向量比较记录是否适合一个bin或另一个bin。结果应该是一个一维的numpy数组,其中包含每个bin中的项数。
我最初的模型尝试如下,以供参考,尽管我已经在下面的答案中提供了部分实现(使用循环):
import numpy as np
import pandas as pd
## Generate Random Data
X = np.random.normal(0.5,0.1,100)
## Populate a Pandas Dat
我想根据已识别的关键字在dataframe中添加新列:
这是当前数据(Dataframe= df):
Topic Count
0 This is Python 39
1 This is SQL 6
2 This is Paython Pandas 98
3 import tkinter 81
4 Learning Python 94
5 SQL Working 85
6 Pandas and Work 67