pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样,我可以使用group-by子句,其中group-by列是对时间列的函数调用。例如,要使用月份频率进行重采样,我可以编写如下SQL:
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时,事情就有点不同了,因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外,我希望在一周中的特定日期重新采样,例如,星期二。
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
是否可以像处理Excel电子表格一样使用pandas DataFrame :例如,通过在列中输入一个公式,以便当其他列中的变量发生更改时,此列中的值也会自动更改?类似于:
a b c
2 3 =a+b
因此,当我更新2或3时,列c也会自动更新。
PS:显然可以编写一个函数来返回a+b,但是pandas或其他Python库中有没有内置的功能来以这种方式处理矩阵呢?
我想将Dataframe的多个列合并为一个,包含这些列的数组。
这方面的简单示例:
sn | a | b | c |
---+-----+-----+-----+
a1 | 1 | 1 | None|
至
sn | a | b | c | array |
---+-----+-----+-----+-----------+
a1 | 1 | 1 | None| [1,1,None]|
我之所以这样做,是因为我使用Pandas (和SQL-Alchemy)来解析我的数据,并使用Dataframe.to_sql将数据帧写入PostgreSQL表。我用
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
鉴于以下数据框架:
import pandas as pd
import numpy as np
DF = pd.DataFrame({'COL1': ['a','b','b'],
'COL2' : [0,np.nan,1],})
DF
COL1 COL2
0 a 0
1 b NaN
2 b 1
我希望能够为每一行分配一个新列COL3,该列的值为2,其中COL1是b,
我目前正在用Python编写一个使用Keras的机器学习回归程序。
我得到不相容的输入形状错误..。请帮帮我!
这是我的密码
import numpy as np
import pandas as pd
from keras import layers
from keras import models
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('path/to/csv', sep=','
使用这个平台的互联网信息/信息,我设法写了一个小的Python代码,它读取200CSV,然后能够区分对应于列的索引的不同值。现在我有兴趣写一个csv/txt文件,其中2列应该有一个变量“时间”和另一个变量"alpha.water“。使用下面的Python脚本,我可以编写一个变量"time": # importing different modules
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import importlib
我正在尝试为我的工作建立一个机器学习算法。我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列,但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)):
if (model_olculeri["Bel"][i] != 0) and (model_olculeri["Basen"][i] != 0):
sum_column = (model_olculeri["Bel"][i]) / (model_olculeri["
我的问题只是关于性能,而不是语义。
向df添加新列是否会导致将现有DataFrame中的数据物理复制到新的内存位置(例如,以确保DataFrame占用连续内存)?
# using pandas 0.18.1, python 3.5
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': range(100)})
b = pd.Series(range(100))
df['b'] = b # is this operation expensive?
# equivalently df.loc[:, 'b'] = b
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
我需要在面向对象模式下编写python代码的帮助。我正在尝试使用pandas标记数据帧中的列值。有没有人可以帮助我如何入门,或者向我推荐一些资源?如何声明一个全局变量并指定温度和湿度的范围,然后编写一个函数来标记超出该范围的值?
下面是我的代码:
import pandas as pd
filename = 'data.csv'
#Read the dataframe and display the column names in the dataframe
df = pd.read_csv('data.csv', encoding="Latin