我有一个如下所示的dataframe列(大约200行):
col1
a
b
c
d
e
f
我想要创建一个新的数据,与一栏和15套3随机组合的项目在熊猫栏。例如:
new_df
combinations:
(a,b,c)
(a,c,d)
(a,d,c)
(b,a,d)
(d,a,c)
(a,d,f)
(e,a,f)
(a,f,e)
(b,e,f)
(f,b,e)
(c,b,e)
(b,e,a)
(a,e,f)
(e,f,a)
目前,我已经创建的代码组合了每一个可能的组合,当我试图将结果附加到另一个dataframe时,内存就用完了:
import pandas as pd
from itert
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢?!看下面的例子。
计量:
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->
我有一些随机的每小时时间序列数据(让我们编造一些),我如何为每日最大值重新采样,以及为记录的每日最大值所在的小时创建单独的df列?
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randint
import os
np.random.seed(10) # added for reproductibility
拥有下列熊猫资料:
from pandas import *
df = DataFrame({'foo':['a','b','c'], 'bar':[1, 2, 3]})
看上去:
bar foo
0 1 a
1 2 b
2 3 c
如何为每一行获取以下字符串模式:
{"telemetry":{"a":1}}
如何为特定示例打印随机林的决策路径而不是随机林中单个树的路径。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X, y = make_classification(n_samples=1000,
n_features=6,
n_informative=3,
我在一个范围内生成随机数。一旦计算了随机数并将其附加到列表中,我就创建了一个数据帧。
这里我想选择第二行
现在,我想三次生成上述逻辑。
每次我都想存储第二行。
import pandas as pd
import random
low_Percent = float(60)
high_Percent = float(120)
val_List=[]
val_List1 =[]
# for j in range(3):
for j in range(3):
for i in range(30):
num1 = (random.randint(low
对于每一行,我想随机抽样k个对应于非空值的列索引。 如果我从这个数据帧开始, A = pd.DataFrame([
[1, np.nan, 3, 5],
[np.nan, 2, np.nan, 7],
[4, 8, 9]
])
>>> A
0 1 2 3
0 1.0 NaN 3.0 5.0
1 NaN 2.0 NaN 7.0
2 4.0 8.0 9.0 NaN 如果我想为每一行随机采样2个非空值,并将它们更改为值-1,一种方法如下: B = A.copy()
for i in A.index:
s = A.l
,但我不知道如何创建混淆矩阵,当我使用休假交叉验证时。
# Evaluate using Leave One Out Cross Validation
import pandas
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names = ['p
是否有一种方法可以直接对每一行上唯一的随机整数矩阵进行采样?对每一行进行此操作可能会很慢。
import random as rd
import pandas as pd
N = 1000000 # number of rows/number of draws (try N=1000)
M = 100000 # range to sample from
K = 3 # size of each sample
# note: K<=M
numbers = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C']
我经常有带有许多观察点的数据帧,并希望使用线形图快速浏览一下数据。
问题是,色彩映射表的颜色要么在X个观察值上重复,要么很难区分,例如在顺序色彩映射表的情况下。
所以我的想法是向线条图添加随机标记,这就是我被卡住的地方。
下面是一个带有一种markerstyle的示例:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# dataframe with random data
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 8)
我有一个17520行1,000列的numpy.ndarray。np.ndarray只有两个值[0,0.05]。我想修改值为0.05的单元格,以便在0和0.05之间随机选择。为了做到这一点,我使用了post Random choice over specific values of a DF推荐的以下函数 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)
df.update(np.random.choice([0, 0.05], size=df.shape), filter_func=lambda x: x==0.05) 这个解决方案起作用了,但是,我