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沙龙
1
回答
基于
切片
和
选择
的
熊猫
索引
python
、
pandas
、
dataframe
、
indexing
、
slice
问:假设您有一个具有m列
的
pandas数据帧(df.shape == (nxm))。我想通过
切片
和
选择
列来提取列
的
子集,如下所示:df1 = df.iloc[:,[a,b,c:d]]。这个是可能
的
吗?在这个例子中,结果应该在df1中实例化一个数据帧,其中包含数据帧df
的
列a、b
和
c到d。
浏览 15
提问于2021-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
熊猫
索引
与复制错误
python
、
pandas
我
的
dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列
的
结果是正确
的
。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame
的
片
的
副本上设置请参阅文档中
的
注意事项:impo
浏览 2
提问于2015-08-27
得票数 0
1
回答
使用scikit学习随机森林分类器
的
iloc
pandas
、
scikit-learn
我试图构建一个随机森林分类器,根据不同
的
属性确定对象
的
“类型”。我在理解iloc
和
将预测器从分类中分离出来有困难。
浏览 2
提问于2020-06-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
熊猫
-什么是确切
的
“标签”,它
的
定义是什么?
python
、
pandas
在
熊猫
文档中,使用标签这个词就好像我们知道它是什么一样,比如在中。 axis 标记信息在
熊猫
对象中有很多用途:
熊猫
提供了一套方法,以实现纯粹
基于
标签
的
索引
。这是一个严格
的
基于
包含
的
协议。所要求
的
每个标签必须在
索引
中,否则将引发KeyError。
切片
时,如果
索引
中存在开始界
和
停止界,则同时包含开始界
和
停止界。整数是有效
的
浏览 5
提问于2021-12-28
得票数 2
3
回答
开始:停止切割numpy
和
Pandas之间
的
不一致?
python
、
numpy
、
pandas
我对numpy
和
Pandas之间
的
以下区别感到有点惊讶/困惑import pandas as pd1 -0.6399473 0.251988 换句话说,numpy不包含start:stop表示法中
的
stop
索引
,但Pandas包含。我以为Pandas是
基于
Numpy
的</e
浏览 3
提问于2013-02-28
得票数 5
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1
回答
如何将
熊猫
数据
的
最后一列设置为某些列
的
之和?
pandas
我在读Excel中
的
W列只是每一行D到V列
的
总和。但我不能运行一个循环并将每一行
和
分配给最后一列“your_score”我知道错误: 警告(
浏览 1
提问于2021-10-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Pandas
索引
混乱
python
、
pandas
在研究
熊猫
的
索引
时,我有一些问题应该足够简单。如果df是一个足够长
的
DataFrame,那么df[1:2]会给出第二行,但是,df[1]会给出一个错误,df[[1]]会给出第二列。为什么会这样呢?
浏览 3
提问于2016-04-04
得票数 2
1
回答
.loc
和
切片
的
熊猫
交叉
选择
等号
python
、
pandas
、
multi-index
我有以下
熊猫
数据框架与多个
索引
(‘时间戳’,‘机器人’,‘侧面’): 23958722robot_1 left 90 19 100是否可以使用(
索引
)
切片
和
.loc[]来实现与交叉
选择
相同
的
结果?drop_level=Fals
浏览 2
提问于2019-11-23
得票数 1
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6
回答
按日期条件切割
的
python
熊猫
数据
python
、
dataframe
、
pandas
我能够使用python对象读取
和
切片
熊猫
数据,但是我被迫只使用
索引
中
的
现有日期。2010-12-31 593.972010-12-29 601.00但是,如果我使用DF中不存在
的
开始日期或结束日期我
的
问题是:如何查询DataFrame对象
的
日期范围;即使在dataframe中没有开始日期
和
结束日期时也是如此。
熊猫</em
浏览 7
提问于2013-04-23
得票数 58
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2
回答
熊猫
:.loc类
索引
[.]
python
、
pandas
、
indexing
我想我遗漏了一些非常简单
的
东西,但我尝试使用类似list
的
.loc[...]
索引
来
选择
数据文件中除最后一行之外
的
所有行。:Series([], Name: a, dtype: int64),而不是直到最后一行
的
那个系列。期望
的
结果:0 6 62 8 84 5 0df.loc[:df.shape[0] - 2, 'a'] =df.loc[:df.shape[
浏览 3
提问于2017-06-11
得票数 1
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2
回答
Pandas DataFrame loc
索引
的
不正确
切片
行为
python
、
pandas
我认为0:0
的
loc
切片
应该会产生空输出。是虫子吗?
浏览 5
提问于2016-12-17
得票数 1
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2
回答
为什么.loc
切片
在
熊猫
中包括停止,而不是典型
的
蟒蛇
切片
?
python
、
pandas
我正在切割一只
熊猫
的
数据,而且我似乎正在使用.loc得到意想不到
的
切片
,至少与numpy
和
普通蟒蛇
切片
相比是如此。参见下面的示例。1 3 4 53 9 10 11array([[3, 4, 5],有趣
的
是>>> a.iloc[1:3, :]1 3 4 5因
浏览 0
提问于2019-03-15
得票数 8
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1
回答
与pandas系列
切片
的
混淆
python
、
pandas
、
slice
我有一个pandas DataFrame,其中一列是出租车行驶
的
路程。我在本专栏中使用value_counts(),以便查看最常见
的
行程距离。1,它出现了21815次,其余
的
也是如此。但是,如果我键入b[0:4]而不是打印此系列
的
前4个元素,它会找到与0行程距离相对应
的
元素,并开始打印所有行程距离,直到到达行程距离4。当然,如果行程距离4在行程距离0之前,它将返回一个空系列。pd.Series([3, 1, 2, 3, 4, 4, 5]).value_counts() 打印a给出了 4 2 3
浏览 3
提问于2020-10-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于
索引
准则
的
熊猫
数据
切片
索引
python
、
pandas
在Pandas DataFrame中,我经常需要通过更高/更低
的
标准在
索引
中进行搜索。我已经找到了一种方法,但它觉得有点麻烦,或不知何故不明智。这是我目前
的
方法:import pandas as pd 0.3 30.5 5 0.3 3 0.4
浏览 1
提问于2013-10-31
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将函数应用于MultiIndex pandas.DataFrame列
python
、
pandas
、
apply
、
multi-index
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value insteadIn [5]: C K L M N
浏览 4
提问于2014-04-08
得票数 5
回答已采纳
2
回答
对于python中
的
系列,x[1,2]
和
x[1][2]在层次
索引
方面有什么区别?
python
、
pandas
、
indexing
、
hierarchy
1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4],['a','b','c','d','a','b','c','d','a','b','c','d','a','b','c','d']]) 4 a 0.6
浏览 5
提问于2016-08-01
得票数 4
回答已采纳
1
回答
熊猫
系列浮动指数
python
、
indexing
、
pandas
、
series
我试着用浮点数作为
熊猫
系列
的
索引
,但它似乎不合适。例如,在下面的代码中,当我试图调用值策略9.7时,它会返回错误。我认为这是因为浮点数9.7没有准确地存储在计算机中(例如,9.7000000001)。有什么可以绕开
的
吗?还是使用浮点
索引
不是个好主意? 任何投入都是非常感谢
的
。谢谢!
浏览 0
提问于2015-03-24
得票数 6
1
回答
熊猫
使用
切片
和
整数
索引
选择
列
python
、
pandas
、
indexing
、
dataframe
、
slice
我试图
选择
第2栏
和
第4栏:(第4栏至结尾):df3.iloc[:,2,4:]SyntaxError:无效语法后面有很多列,所以写这样
的
东西感觉不对: 2,4,5,6,7,…… 还有其他快捷
的
方法吗?
浏览 2
提问于2016-09-06
得票数 1
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1
回答
位置
索引
python
、
pandas
、
dataframe
、
indexing
行
和
列?(只需开始学习位置
索引
)
浏览 10
提问于2020-05-05
得票数 0
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1
回答
语法错误在
熊猫
数据
切片
在我
的
雪橇数据准备?
scikit-learn
、
random-forest
、
pandas
我刚开始学习,并且在格式化数据以预测
和
评估混淆矩阵时遇到了困难。我正在使用这个随机森林教程。这是我
的
密码 import numpy as np y, _ = pd.factorize(train['event_count'])这是我
的
预测
的<
浏览 0
提问于2016-12-01
得票数 0
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