我在AWS lambda中创建了一个函数,如下所示: import boto3
import numpy as np
import pandas as pd
import s3fs
from io import StringIO
def test(event=None, context=None):
# creating a pandas dataframe from an api
# placing 2 csv files in S3 bucket 查询外部接口,将2个csv文件放入S3存储桶中。我想在Airflow中触发这个函数,我找到了这个代码: import bo
我正在尝试使用.rename()在pandas中重命名我的数据帧中的列标题。
基本上,标题是:
column 1: "Country name[9]"
column 2: "Official state name[5]"
#etc.
我需要移除[number]。
我可以用一个函数做到这一点:
def column(string):
for x, v in enumerate(string):
if v == '[':
return string[:x]
但是我想知道如何将其转换为lambda函数,以
我试图使用一个函数“乘”在dataframe中创建一个新列,并使用apply()方法来实现它。目前的代码如下:
import pandas as pd
var_a = 10
var_b = 20
def multiply(row):
if 0.1 in row['Alpha 1']:
result = row['Alpha 2'] * var_a
return result
if 0.12 in row['Alpha 1']:
result = row['Alpha 2&
我有一个包含字符串的数据列,我希望创建一个新列,它只从对应的数据字符串中提取前两个字符。
为此使用apply函数似乎是合乎逻辑的,但它的工作方式并不像预期的那样。它甚至似乎与apply的其他用途不一致。见下文。
In [205]: dfrm_test = pandas.DataFrame({"A":np.repeat("the", 10)})
In [206]: dfrm_test
Out[206]:
A
0 the
1 the
2 the
3 the
4 the
5 the
6 the
7 the
8 the
9 the
In
#试图使用Cabin和Cnum值存储Cnum列。我尝试使用.apply()方法,但是我需要检查两列的绑定。我尝试使用.iterrows()方法,但没有得到任何满意的结果。我已经连续尝试了三个小时,所以伸出援手是很好的。
for i in range(len(training["Forward"])):
if training.loc[i,"B"] & training.loc[i,"Cnum"]>=63 & training[i,"Cnum"]<=100:
traini
我是Pandas和Python的新手。
我的数据:
df
Text
Best tv in 2020
utilizar un servicio sms gratuito
utiliser un tv pour netflix
我想要的输出
Text Language
Best tv in 2020 en
utilizar un servicio sms gratuito es
utiliser un tv pour netflix fr
我正在
下面的代码说明了这个问题。方法a()只是将定义的dataframe中的第一列加1。在Out5中,您可以看到输出是输入值的两倍,这使我相信该函数由于某种原因被调用了两次。我是不是漏掉了什么?
您可以在第10行和第11行看到,该函数正确地仅将1加到第一列。这是在熊猫的虫子里,还是我错过了什么?我在文档中没有看到任何关于根据Dataframe的长度改变行为的内容。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(data={"a":[1],"b":[2]})
In [3]: df
Out[3]:
我希望过滤我的数据,以便只选择包含另一个字符串的子字符串的列的行。我知道这样做会适得其反:
selection = df[df.str.contains(substring)]
但是,我将如何做到子字符串在dataframe中,并将其与另一个字符串进行比较。我试过的是
import pandas
a = pandas.DataFrame({"b":["foo","bar"]})
selection = a[a.b.str in "foot"] # should match first row
selection = a[a.b.s
我正在使用Python中的Pandas,在将自定义函数应用于一个系列时,我希望访问前面的计算结果。
大致如下:
import pandas
# How can I obtain previous_result?
def foo(value, previous_result = None):
# On the first iteration there is no previous result
if previous_result is None:
previous_result = value
return value + previous_re