我试图使用下面的代码从DataFrame中可用的文本中提取实体。
for i in df['Text'].to_list():
doc = nlp(i)
for entity in doc.ents:
if entity.label_ == 'GPE':
我需要用对应的文本列来存储第一个GPE的文本。例如,如果下面是df['Text']列中索引0处的文本
美国和加拿大的比赛被推迟
然后,我只需要第一个位置(美国)在另一列,如df['Place']对应的索引文本,即0。df['Place&
考虑到这个DataFrame:
df = pandas.DataFrame({"a": [1,10,20,3,10], "b": [50,60,55,0,0], "c": [1,30,1,0,0]})
如果列a和b中的值都大于x,那么创建一个具有值"pass“的新列"filter”的最佳方法是什么?
它可以通过遍历行来实现,但它效率低下且不优雅:
c = []
for x, v in df.iterrows():
if v["a"] >= 20 and v["b"] >= 2
我有一个csv文件,它有两列。一个给时隙,一个给能量。我把这个文件放进了熊猫的资料里,我附上了这张照片的截图。
现在,我希望有一个字典,它的键值是来自一列的条目,也是来自另一列的条目。我尝试了这里提到的所有选项,,但没有成功。在这里你可以看到我的代码和我的尝试。我指出了想要的字典:
import pyomo.environ as pyo
import pandas as pd
#Define the model
model = pyo.ConcreteModel()
#Define the sets
model.set_timeslots = pyo.RangeSet(0,9
我有一个四列数据框架,如下所示:零列包含从列表['A','B','C','D']中选择的文本标签,并可能重复。列1-2标记为start和stop,前者小于后者,第三列intensity是浮点数。对于每个标签,没有使用start、stop形成的相应间隔重叠。
以下是一个简单的例子:
import numpy as np
import pandas as pd
labels=['A','B','C','D']
d = {'label': ['A
我有一个具有下列列的
source_cd Day Date hour five_min_block five_min_block_volume
在此,日期从2020年1月31日至2021年3月31日不等。相应地,也有“日”字段。另外,source_cd有5个类别,每个唯一日期的时间从0到23不等,相应的five_min_block从1到12不等。然后我的值列被命名为five_min_block_volume。
现在这个five_min_block_volume字段中可以有任何值,从0开始到任何正定数。我想要做的是,当按特定的groupby变量进行聚合时,计算这个列的零百分比(
我必须回答以下问题。是否有一种方法可以从对象列表构建DataFrame。我使用列表理解为dataframe创建包含数据的列表:
data_list.append([record.Timestamp,record.Value, record.Name, record.desc] for record in records)
我是这样做的,因为附加在for循环中的普通列表花费了大约20倍的时间:
for record in records:
data_list.append(record.Timestamp,record.Value, record.Name, record.desc)
我
我有一个9列的数据,其中两列是性别和吸烟状态。dataframe中的每一行都是一个人,每一列都是它们在特定特征上的条目。我想数一数符合条件,既吸烟,是男性的条目。我试过使用求和函数:
maleSmoke = sum(1 for i in data['gender'] if i is 'm' and i in data['smoker'] if i is 1 )
但它总是返回0。但是,当我只检查一个标准时,这个方法就能工作了,但我不知道如何将它扩展到第二个标准。我还试着编写了一个函数,该函数计算了进入dataframe的每个条目的数量,但对于所有条
我有一个包含len 299357行和7列的dataframe。我想按2计数并创建一个新的数据集
守则如下:
df.shape(299357, 7)
dff = []
for i in range(0, len(df),2):
dff.append(i)
len(dff)
# >>> 147920
#then i convert the list to dataframe again with
dff= pd.DataFrame (dff)
但当我看到dff.shape,我又回来了,(147920, 1)
我的7列df在哪里?
df.head是这样的:
a
可以在一个熊猫DataFrame的一个元素中存储一个复杂的字典吗?然后用类似的结构化字典填满整个专栏,好吗? 我的迷你示例 import pandas as pd
import numpy as np
#create an example dict
dict={}
dict['key1']=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
dict['key2']=np.array([2])
dict['key3']='Mexico'
#create the pd D
我目前的DataFrame有50列和大约50000行。我正在尝试找出一个值(例如2)在整个DataFrame中出现的总次数。 DataFrame只包含0到7之间的值。我可以使用下面的代码执行单个列的代码: print(df['col1'].value_counts()) 然后,我尝试创建如下所示的for循环: for cols in df:
print(df[cols].value_counts()) 这是可行的,但它会将其作为每列的单独结果打印出来。 我不是按列划分结果,而是尝试获得如下所示的结果,但将DataFrame中的所有列组合在一起,而不仅仅是一列。 val