根据另一个函数,我需要在Pandas系列(列)中重新定义值。
在迭代过程中,在得到结果之后,我不想查找这个系列两次,因为我想它是浪费时间的,而不是必需的。
例如:
import pandas as pd
s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
for index, value in s.items():
s[index] = func_hard_to_vectorized(value) # lookup again!!!
用C++,的话来说,“如何获得那个单元格的引用?”
我想要的是:
import panda
我正在使用Python的pandas库处理Excel文件中的一些数据,并根据这些数据创建两个新列。我想将这些列添加到Excel文件中现有列的最右侧,而不会扰乱已经存在的数据。由于这个原因,我不能使用pd.to_excel(),因为这会覆盖现有的数据,并且整个工作表都会丢失其格式。
我正在查看OpenPyXL以保存新数据(必须读取文件两次并不是很好,但是使用OpenPyXL处理头并将它们传递给pandas在我看来有点混乱)。问题是ws.append()函数在第一列(A列)的底部插入数据,我想在第一个可用空闲列(例如C和D列)的顶部(第1行)插入数据。理想情况下,这应该从两个pandas Seri
我正在使用pandas DataFrame创建一个嵌套字典,其中包含一个包含名称的列。每个字典元素都是一个嵌套字典,每个嵌套字典的键都是DataFrame列中的一个名称。
我使用下面这一行来填充字典:
for row, name in map_datafile.iterrows():
material_count[name._get_value(label='NAME')] = {}
由于某些原因,生成的字典仅包含DataFrame中包含的586个名称中的579个。出于这个原因,当我使用从这个字典中计算出的新数据添加一个列时,我得到了这个错误:
Val
我想在pandas中做一些类似Vlookup的事情,我有一个两列的数据框,需要检查第二列值(B)在第一列(A)中是否有效,如果是,则将行和第二列值插入到名为C的新列中,下面是示例表: 原始数据帧为: A B
a -
b a
c a
d b
e d 首选数据帧为: A B C
a - N/A
b a -
c a -
d b a
e d b 实际上,我是python的初学者,但在excel中,这可以通过A列和B列之
我在一个文件中有两个分隔符,我必须按|和按进行拆分,然后插入到数据帧中的3列中 input.txt
a,1|b,2,4|c,3
a,2|b|c,5
output should be
a,b,c
1,[2,4],3
2,NULL,5
I have tried below but got stuck
import numpy as np
import pandas as pd
import re
file1 = open("sample.txt")
dit={}
for line in file1.readlines():
read = re.
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片,转置该切片,并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧,我目前正在运行for循环,逐个单元格地复制每个值,但效率非常低。
除了for循环,我已经尝试了.loc,.iloc,与转置,但没有成功。pivot,pivot_table,melt在这里似乎不适用,否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
我正在尝试使用pandas在数据帧中搜索数据,然后使用收集的数据将这些数据插入到新数据帧上的特定位置。
假设我的代码是这样的:
If row contains [A] then
x=data.iloc[<row>, <column selection>]
y=data.iloc[<row>, <column selection>]
z=data.iloc[<row>, <column selection>]
insert x to newdataframe at location (y,z
我正在使用一个包含大量原始数据的特别大的dataframe。我想我已经成功地将我感兴趣的行转换为用pct_changed()更改的%,并将其插入到dataframe中的一个新列中。
在这里,我想比较每一行,只有当百分比超过2%时,才能得到结果。我试过用条件词,但它为我的每一行打印了一行。下面是我正在使用的代码:
import pandas as pd
df=pd.read_csv("tempcsv.csv")
percentile = df['Pressure'].pct_change().fillna(0)
for row in percentile:
我正在尝试从一条数据到另一条数据插入许多行。我成功地做到了一次,但我必须做同样的3500次。
我有两个具有相同标题的数据文件:
有850561行121列的dataframe a
有854001行121列的dataframe b
我使用以下代码从b插入一行到a:
a <- rbind(a[1:244,],b[245],a[-(1:244),])
这非常有效,因为它在a的第244行和第245行之间插入了b中的一行。
问题是,我必须每243行执行相同的操作,例如,下一个行如下所示:
a <- rbind(a[246:489,],b[489],a[-(246:489),])
我尝试过以下f
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
我正在尝试迭代Pandas DataFrame中的序列中的行。我想获取列csv_df['Strike']的每一行中的值,并将其插入在函数a中调用的变量K中。
然后,我希望将输出的a1和a2放入DataFrame中各自的列中。
我收到了错误:TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'zip',我想如果我能找出支持哪些操作数,我就可以将a1和a2转换为它。
我的想法正确吗?
注意:S只是一个静态数字,因为df只有一行,而K有很多行。
代码如下:
from scipy.stats
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
我有一组尺寸相同的图像。我想把它们插入到一个dataframe中,行是图像的名称,列是像素。它们都在同一个目录中。
我已经可以在文件夹中使用一些图像(如下面的“7图像示例”链接中所示),但是当我尝试使用带有9912图像的数据集时,编译显示“已被杀死”。如何优化这段代码以获得所有图像?
from matplotlib import image
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
columns = ["file"]
for i in range (150528):
columns.appen