我对numpy和pandas比较陌生(我是一个实验物理学家,所以我使用ROOT已经有很多年了……)。ROOT中的一个常见图是2D散点图,在给定x和y值列表的情况下,生成一个变量与另一个变量的“热图”型散点图。
如何使用numpy和Pandas最好地实现这一点?我正在尝试使用Dataframe.plot()函数,但我甚至在努力创建数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.random.randn(1,5)
y = np.sin(x)
df = pd.DataFrame(d)
首先,这个数据帧的形状是(1,2),但我希望它的形状是(5,2
我希望在Python的LDA算法中使用运行时值对数据进行分类。下面是我尝试过的代码,但是model.fit(X,y)给出了错误:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
代码:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.model_selecti
我已经使用以下代码将sk学习乳腺癌数据集转换为数据帧:我没有得到输出?我是python的新手,不知道哪里出了问题。
def answer_one():
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
data = numpy.c_[cancer.data, cancer.target]
columns = numpy.append(cancer.f
由于很难解释的原因,我想在一只熊猫数据仓库中平均每一组细胞,这些数据都是随机值填充的。dataframe总是有sqrt(列数x索引数)值--其余的都是NaN。这些值是近似均匀分布的,因此,如果我平均适当大小的单元格块,我希望每个块中有一个值。
这是我的例子。对于100个列和100个索引,我有100个值随机分布在dataframe中。我期望每10x10块有~1值,其余的值都是NaN。如何将每个10x10块转换为一个单元格(其中的10列、10个索引和值的平均值)?
我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import math
number_of
我正在使用来自python的rpy2库将R包应用于熊猫数据
我想将函数woebin,从软件包记分卡(从R)应用到熊猫数据框架,但是当我收到错误时,我不知道为什么。
这是我的密码:
# python
import pandas as pd
import numpy as np
import rpy2
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.vectors import DataFrame
# R
base = importr('ba
# import modules, set seed
import random
import numpy as np
import pandas as pd
random.seed(42)
问题所在
我有一个数据格式的df。它的行包含输入到函数的值,从而产生可变的输出数。输出的最大数量并不是先验已知的。输出将与函数放在同一行,必要时创建新列。未填充的细胞应填充NaNs。
可复制装置
让我们创建一个
df = pd.DataFrame(pd.Series([random.randint(1,10) for _ in range(5)]),columns=['randomnums