从一个 DataFrame (例如使用.loc或.iloc)中提取单个pandas行DataFrame会产生pandas Series。但是,在处理DataFrame中的异构数据时(即DataFrame的列并不都是相同的dtype),这会导致行中不同列的所有值被强制转换为单个dtype,因为Series只能有一个dtype。这里有一个简单的例子来说明我的意思:
import numpy
import pandas
a = numpy.arange(5, dtype='i8')
b = numpy.arange(5, dtype='u8')**2
c = num
我有一个超过500万行和20个字段的文件。我想在Pandas中打开它,但是内存出现了错误:
pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory
然后我读了一些关于类似问题的文章,发现了烈火,但是按照三种方法(.Data,.CSV,.Table),都没有明显的效果。
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import re
import numpy as np
import sys
import
我正在尝试从google存储桶下载一个文件并解析它们。有数百万这样的文件,需要下载,分析和做一些操作(自然语言处理等)。
我正在使用dask的并行处理来尝试下面的代码,它正在工作,但是它调用extract_skill两次,而不是对熊猫的数据文件中的每一行调用一次。请帮助我理解为什么要调用两次extract_skill方法。
import pandas as pd
import numpy as np
import dask
import dask.dataframe as dd
# downloading file and extract skill sets and store in sk
我需要获取每个列的类型,以便对其进行适当的预处理。
目前,我通过以下方法做到这一点:
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列),而使用numpy获取其他所有内容,因此我希望将panda
在解析数据文件时,我经常会收到这样的警告:
WARNING:py.warnings:/usr/local/python3/miniconda/lib/python3.4/site-
packages/pandas-0.16.0_12_gdcc7431-py3.4-linux-x86_64.egg/pandas
/io/parsers.py:1164: DtypeWarning: Columns (0,2,14,20) have mixed types.
Specify dtype option on import or set low_memory=False.
data
在pandas np.where子句中无法识别NaN。为什么?还是说这是个bug?
这段代码的最后一行应该是"True“
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: a=pd.Series([1,np.nan])
In [4]: b=pd.DataFrame(["a","b"])
In [5]: b["1"]=np.where(
a.isnull(),
np.nan,
在使用apply函数处理DataFrame时,意外地更改了列的数据类型。我该怎么做才能防止这种情况发生?
例如:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: from pandas import DataFrame
In [3]: tmp = DataFrame({'item':[1,2,3]})
In [4]: tmp['score'] = 0.0
In [5]: tmp.dtypes
Out[5]:
item int64
score float64
dtype: object
In [6]: tmp
O
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我对的结果感到困惑
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
from dask_ml.preprocessing import OrdinalEncoder as DaskOrdinalEncoder
import numpy as np
import pandas as pd
N = 10
np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame({
"cat1": np.random.choice(list(string.ascii_uppercase)[0:3], size=N),