我在一个自动化消息的平台上收集见解,我想根据这种类型的消息出现的频率对它们进行分组。其中一些消息在语法上是相似的,其他消息则不是。 例如,我的pandas数据帧目前看起来像这样: message | count
-------------------------------------------|-------
"Happy Birthday!" | 50
"Good luck on your first day of school!"
我正在尝试在充满组织名称的PANDAS列中寻找潜在的匹配项。我目前正在使用iterrows(),但它在大约有70,000行的数据帧上非常慢。在查看了StackOverflow之后,我尝试实现了一个lambda row (apply)方法,但这似乎几乎不能加快速度。
数据帧的前四行如下所示:
index org_name
0 cliftonlarsonallen llp minneapolis MN
1 loeb and troper llp newyork NY
2 dauby o'connor and zaleski llc carmel IN
3 wegner c
我正在尝试从pandas dataframe中列的行中的字符串数据中仅提取文本部分到新列中。 当我尝试这样的东西时: import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({"Id": [1,2] , "Text" : ["This is 20/06/2019; 00:13:45; Time stamp", "This is another 23/04/2019 11:23:35 Time stamp"]})
print(df) 我得到了一个数据帧,如下: Id
我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。
我以为这能行得通,但显然不行:
#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'
#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
df.index = df.index.astype(unicode)
错误消息:
TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'&g
我有两个不同的数据帧,我正在尝试比较。因此,我的第一个数据帧有10行,第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好,然后当我应该递增时,它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
我的python代码生成了一个pandas数据帧,如下所示: enter image description here 我需要将其转换为另一种格式以实现以下目的:循环遍历数据帧中的每一行,并输出与表中的行一样多的数据帧。每个dataframe都应该有一个额外的列: timestamp,并且命名为"Type“列中的值。举个例子,我会有 enter image description here 我正在为从哪里开始而苦苦挣扎-我希望这里有人能给我一些建议?
我正在编写python脚本,以便在一个大型二进制文件中搜索几个不同的字节字符串,到目前为止,它工作得很好,但是,我遇到了一些异常。以下是我迄今所做的工作:
for i in range(0, fileSizeBytes):
data.seek(readOffsetIndex, 0) # Change the file index to last search.
print('Starting Read at DEC: %s' % str(readOffsetIndex))
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.decomposition import PCA
PCA = joblib.load('pcawithstandard.pkl')
with open('collist.pickle', 'rb') as handle:
collist = pickle.load(handle)
for chunk in pd.read_csv