我需要创建一个空的数据框架来创建列,并在循环中填充SQL查询结果。
我的查询如下:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
import pandas as pd
engine = create_engine('connection')
script = 'select * from table WHERE id=1111;'
query = text(script)
result = engine.execute(query)
rep = {"\\
我在我的数据库中有一个表A,我想通过从另一个表B中添加新列来修改它。我遇到的问题是,如果我创建一个新的表或者没有表,那么左边的join就能很好地工作。例如,以下查询工作:
select * from TABLE_A left join TABLE_B on TABLE_A.ID=TABLE_B.ID
但是,当我使用alter时,会收到一条错误消息。下面的行生成一个错误消息1064 (SQL语法错误):
alter TABLE_A as select * from TABLE_A left join TABLE_B on TABLE_A.ID=TABLE_B.ID
或
alter TABLE_A
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
我想使用 + 。我收到了一个奇怪的错误,在MWE下面:
from uncertainties import ufloat
import pandas
number_with_uncertainty = ufloat(2,1)
df = pandas.DataFrame({'a': [number_with_uncertainty]}) # This line works fine.
df.loc[0,'b'] = ufloat(3,1) # This line fails.
我注意到,如果我尝试添加ufloat的“动态”(就像我通常对float或其他东西所
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
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',