我正在处理庞大的数据表,并开始学习Pandas,但我遇到了这个挑战--我有一个循环,试图将所有东西从我的循环转移到Pandas --但我并不是所有我能找到的方法。
panda_dataframe = pd.read_sql(sql=sql, con=mysql_cnx, index_col='UUID')
logging.debug('__setupProducts() - after mysql query : run time {time}'.format(time=datetime.datetime.now() - start_time))
loggin
我想在两个列中使用apply并添加额外的参数。我的用例是对一列执行搜索,并将regex返回到另一列,而不覆盖另一列中的现有值。也许迭代是一个更好的选择:)。
import random
import re
import pandas as pd
import numpy as np
#create the dataframe
df = pd.DataFrame({
'a':np.random.choice( ['the_panda','it_python','my_shark'], 6),
尝试将一个DataFrame中的ID值与另一个DataFrame中的字符串列匹配,以创建一个新的ID字段。
我有两个dataframes,一个只有文本ID列:
DF1
ID
elf
orc
panda
另一个具有不同ID但包含来自第一个dataframe (DF1)的ID值的文本列的数据文件:
DF2
AltID Text
1 The orc killed the dwarf
2 The elf lives in the woods
3 The panda eats bamboo
这样,我就可以在第二个Dataframe (DF2)中创建New列,如果找到文本,该列将如
我正尝试在一个无限的while循环中执行一个for循环。这个无限循环从ElasticCloud获取3个不同索引的数据,然后对其进行操作。我试着把条件放在第二个循环上,但它变成了无穷大。 这是我想要做的: while(True):
datetime_BO = datetime.now(tz_BO) #Date of today
ed_data1 = ed.DataFrame(es, "_index_1").tail(2) #Get last data of index 1
ed_data2 = ed.DataFrame(es, "_index_2"
我需要在包含Excel数据的特定列中的最后一行。在openpyxl中,sheet.max_row或max_column获取整个工作表中最大的行或列。但我想要的是一个特定的专栏。
在我的场景中,我必须从数据库中获取一些值,并将其附加到Excel工作表中特定列的末尾。
在这个屏幕截图中,如果我希望max_column包含'C‘列中的数据,它应该返回10:
在上面的图像中,如果我希望最后一个单元格包含'C‘列的数据,它应该返回10
import pandas as pd
# lt is the dataframe containing the data to be lo
我在这里查看了我的问题的多个版本,并没有找到我想要做的事情的答案。
问题:
我有一个Pandas数据,带有一串十进制数数据,通过多次迭代(每一行)收集,用于多波长的光(每一列)。这些波长间隔是列标题,由于机器的限制,波长/列之间的间隔目前为2.5。
我现在需要计算每一行的波长间隔为0.1,而不是2.5的值。这将要求我创建间距为0.1的新列标题(当前列之间有24列),然后在每0.1步对每一行中的值进行线性插值。
有人能帮忙吗?我完全不知道该怎么做。
到目前为止我得到了什么:
# data_in = my original Panda dataframe with experiment data.
希望为Pycharm中的任何项目创建我的Pandas启动选项。我有一个名为Test的项目,它有三个模块。
我用我需要的设置创建了Startup_Panda_Options.py,然后创建了__init__.py,以便在测试项目启动时加载它。当我在一些测试数据上运行时,在test.py中它会失败,因为我得到了NameError: name 'pd' is not defined,这意味着__init__.py从未运行过。
第二个选项是将Startup_Panda_Options.py放置到C:\Users\peter\Documents\PyCharm\venv\Lib\site
因此,我有一个应用程序,它使用复选框和单选按钮来扫描计算机上的病毒,然后让每个防病毒程序创建其操作的日志。我想要做的是(基于复选框(总共有5个)被选中)有一个消息框弹出,当它全部完成并读取了每个文本文件的关键字,然后读取行,所有5个文本文件(如果所有5个被创建可能是1,2,3,4或5个)。所以当这一切都完成后,它只会弹出一个消息框,其中包含来自所有5个文本文件的信息,每行1行,如“熊猫发现5个病毒”,下一行"A Squared found 0 viruses“等,然后当消息框关闭时,删除文本文件。我知道如何在一个复选框和一个文本文件中做到这一点,但我不知道如何在多个复选框和多个文本文件
我有一个两个DataFrame,我需要重复汽车问题的次数,并将其导出到.csv DataFrame_1:
Opinion
Cars
Cars
Cars
Cars
Cars
Cars
Cars
Cars
和DataFrame_2
Questions
Like Cars
Model
Years
color
最终DataFrame
Opinion Questions
Cars Like Cars
Cars Model
Cars Years
Cars Color
有
我的任务是使用python处理excel表格中的数据,以显示使用networkx、panda和matplotlib的交互式活动序列网络图。
生成的网络图应该能够显示每个节点的最短路径,当与每个节点交互时,应该为每个节点分配不同的代码。没有前置任务的节点、具有一个前置任务的节点、具有两个前置任务的节点等等。显示master方向的箭头
如何编写脚本以同时生成实时工作表和网络图。
import xlrd
import networkx as nx
import numpy as np
import panda as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#conve
目前,我学习了Andrew的机器学习课程 on Coursera,并希望使用numpy和pandas在python3中实现梯度下降算法。
这就是我想出来的:
import os
import numpy as np
import pandas as pd
def get_training_data(path): # path to read data from
raw_panda_data = pd.read_csv(path)
# append a column of ones to the front of the data set
raw_panda_d
对于panda数据帧,有很好的解决方案。但由于我主要使用numpy数组,我必须创建新的熊猫DataFrame对象,计算并转换回numpy数组,如下所示:
nomDF=pd.DataFrame(x_nominal) #Convert np.array to pd.DataFrame
nomDF=nomDF.apply(lambda x:x.fillna(x.value_counts().index[0])) #replace NaN with most frequent in each column
x_nominal=nomDF.values #convert back pd.DataFram
我有两个不同的熊猫数据框架集。其中之一是术语列表;这些术语是字符串:
df_1
apple
panda
lecture
sky
green
另一列包含2列,其中一列是包含程序标题的字符串,而第二列包含该程序的标记列表。
df_2
Program Tags
Fruits of the World [what,apple,green,banana,kiwi]
Animal in the Zoo [panda,lion,eagle]
Lecture 1