我试图在dataframe的末尾添加一个新列,但是值根据其他两列中的信息而变化。总的结果应该是一个新列,其中另一列的绝对值已被重新缩放,将绝对值除以列内的最高值。
我试图掩盖数据格式,但在for循环的末尾,整个df没有发生任何变化(也就是说,当我请求dr.head()时,没有新列)
for n in list(top_dict.keys()):
for c in clusters:
mask=(data.season==n) & (data.cluster==c)
for attribute in panel:
ratio
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我有一个包含28列(特性)和600行(实例)的dataFrame。我希望选择所有行,但只选择0-12和16-27中的列。这意味着我不想选择列12-15。
我编写了以下代码,但它不起作用,并在: ( 0:12和16: )中抛出语法错误。谁能帮我弄明白原因吗?
X = df.iloc[:,[0:12,16:]]
我知道还有其他选择这些行的方法,但是我很想知道为什么这个行不能工作,以及我应该如何编写它来工作(如果有方法的话)。
就目前而言,我写的是:
X = df.iloc[:,0:12]
X = X + df.iloc[:,16:]
这似乎返回了一个不正确的结果,因为我已经处理了df的df值,但是
我想知道是否有一个Python或Pandas函数近似于Ruby方法。在本例中,Ruby方法将接受数组或散列,并将其分解为100组。
var.each_slice(100) do |batch|
# do some work on each batch
我试着在Pandas dataframe上做同样的操作。有什么毕达通的方法来完成同样的事情吗?
我已经确认了这个答案:
然而,它是旧的,不是熊猫的具体。我正在检查,但不知道是否有更直接的方法。
我有很多行,很多列数据,它们有不同的“占位符”值,需要替换(在列的子集中)。我在论坛上读过许多使用嵌套列表或字典的例子,但没有发现变体。
# A test dataframe
df = pd.DataFrame({'Sample':['alpha','beta','gamma','delta','epsilon'],
'element1':[1,-0.01,-5000,1,-2000],
'elemen
我有一只熊猫的数据
df = pd.DataFrame({'AKey':[1, 9999, 1, 1, 9999, 2, 2, 2],\
'AnotherKey':[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]})
我希望将一个新值赋给特定的列,并为该列中具有特定值的每个元素分配一个新值。
假设我希望将新的值8888分配给具有值9999的元素。我尝试了以下几点:
df[df["AKey"]==9999]["AKey"]=8888
但是它返回以下错误:
A value is trying to be set on a co
我的熊猫数据:
dframe = pd.DataFrame({"A":list("abcde"), "B":list("aabbc"), "C":[1,2,3,4,5]}, index=[10,11,12,13,14])
A B C
10 a a 1
11 b a 2
12 c b 3
13 d b 4
14 e c 5
我想要的输出:
A B C a b c
10 a a 1 1 None N
import pandas as pd
A=pd.read_csv("C:/Users/amulya/Desktop/graves lab/main_now.csv", index_col=False, header=None)
DATA1=pd.DataFrame(A)
DATA1[0]
B=pd.read_csv("C:/Users/amulya/Desktop/graves lab/words.csv", index_col=False, header=None)
DATA2=pd.DataFrame(B)
DATA2[0]
for xrow in ra
下面是一个MRE (展示了两次尝试,为了帮助您进行调试),以尝试在一个包含系列列的DataFrame上使用across获得2d订阅。
class Series does Positional {
has Real @.data = [0.1,0.2,0.3];
method AT-POS( $p ) {
@!data[$p]
}
}
class DataFrame does Positional {
has Series @.series;
#`[ ATTEMPT #1
method AT-POS( $p, $q? ) {
我希望根据条件将新列分配给我的DataFrame -如果row.id是bad_cat值之一。
bad_cat = [71,84]
df = pd.DataFrame({'name' : ['a','b','c','d','e'], 'id' : [1,2,71,5,84]})
df['type'] = df[df.id in bad_cat]
Output:
name id type
a 1 False
b 2 False
c
我有一个这样的数据帧(my_data):
ID col1 col2 col3
100 nan nan nan
101 nan nan nan
102 nan nan nan
103 nan nan nan
我有一个列表"My_list“,其中有一列和n行:
[val1
val2
val3
val4]
我希望将包含1列和n行的列表插入到循环中特定列的dataframe中。我不能使用列的名称,因为在循环中,标题的名称将被更改。输出应如下所示:
ID col1 col2 col3
100 nan val1 nan
1
我正在尝试获取链接,并通过TinyURL推送它们。我有一个包含登录链接的数据框列,我想单独采取这些,并添加到列‘微网址’,tiny_urlize链接。 for index, row in df.iterrows():
df.loc[index, 'Tiny Url'] = tiny_urlize(row['Login Link']) 我得到的错误如下所示: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_i
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a = np.array([[3,4],[2,5],[1,2],[1,2],[4,5]])
ap = pd.DataFrame(a, index=['Sonata','Etudes','Waltzes','Nocturnes','Marches'],columns=['search_history','
在数据帧上使用转置之后,总是会有额外的一行作为初始数据帧索引的剩余行,例如:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'fruit':['apple','banana'],'number':[3,5]})
df
fruit number
0 apple 3
1 banana 5
df.transpose()
0 1
fruit apple banana
number 3 5
即使我没有索引:
df
我有一个非常简单的问题。我想更改pandas数据框中给定行的给定列中的值。我试着用下面的方法来做:
df['column3'].loc[this_date] = val
因此,我得到以下警告:
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我对此警告的解释是,通过使用列名('column3')和loc,我并没有真正访问(引用)数据框中所需的单元格。相反,我创建了一个对象,它是"cell“对象的副本,然后我尝试更改与这个
我有一个包含多个列的dataframe,我只想用新值df['Z'] = df['A'] % df['C']/2更新一个列。但是,即使我使用.loc[]方法,或者当我使用drop()列并再次添加它时,我仍然会收到loc[]消息。
:75: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
虽然警告用.ass