所以我用请求从某个页面中获取了这个数据。现在我使用它的值来创建列表。我如何在列表中迭代以提取和使用每一项?我已经尝试过这样的方法:
for component in values:
if values.index(component) > 0:
value = values.pop()
但它只给了我一些东西,留下了另外一些东西。
我有证券的主要原始数据,我需要在其中创建基于某些筛选标准的多个证券投资组合。我习惯于在C++中工作,不太清楚如何用Python语言实现下面的代码。
我尝试使用嵌套的for循环创建不同的数据帧:
i -用于循环从2007年到2017年的年份(原始数据中的yr列)
j -用于遍历从1到4的区域(原始数据中的列区域)
for i in range (2007, 2018):
for j in range (1,5):
dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
我有一个更复杂的代码,但我只是创建了这个简单的例子来解释我需要做什么。 for i in np.arange(0,360):
r = 2*i
print(r)
d = {'r': [r]}
df = pd.DataFrame(data=d) 如何将r保存到数据帧df中,而不是打印r?我试图复制数据帧文档中的一个示例,但我不知道如何正确地将r的每个迭代添加到数据帧中。
我有一个panda数据帧,我需要对其执行多个操作,以便所有数据都与其中的一行相关。操作完成后,需要将dataframe保存为引用dataframe中该行的新dataframe。这需要对每一行重复,所以在最后,我将为数据帧中的每一行创建一个新的数据帧。
df
A B C D
1 10 20 30 60
2 20 10 10 20
3 0 0 10 10
(数据帧操作)
A B C D
1 0 0 0 0
2 10 -
我正在考虑一个小问题,希望人民的意见。
我正在为C#粒子模拟库制作一个统一的C++插件。我想要一种表示系统中所有粒子的方法,这样最终用户就可以轻松地访问数据。目前,每个粒子都用这样的结构来表示。
public struct Particle
{
public Vector3 Position;
public Color _Color;
public float Age;
public float Weight;
public Vector3 Velocity;
public int UserData
}
然而,我的问题是,在大多数情况下,您不会费
这是python的新手,所以如果有任何帮助,我们将不胜感激。我正在尝试从单独的excel电子表格中生成多个pandas数据帧。但是,当我稍后尝试引用dataframe时,它以列表的形式返回: 我尝试的是这样的 ref_dict = {}
... code to get the files open etc ...
foo = []
bar = []
goo = []
tar = []
for z in range(40,c):
foo_v = wb[n
我正在尝试操作一些由Tkinter画布上的循环创建的画布对象。不幸的是,我不能在循环之外访问这些矩形的坐标,只能访问其中的一个。如何访问循环外部创建的所有矩形,以获取它们的坐标并对其进行操作?这个问题可能没有意义,所以如果你不明白,请问我,我会试着解释得更好。谢谢! for y in range(2):
for x in range(2):
x1 = x*230
y1 = y*230
height = x1 + 200
width = y1 + 200
我想编写一个map/reduce作业,根据行级条件从大型数据集中选择一些随机样本。我想要最小化中间密钥的数量。
伪码:
for each row
if row matches condition
put the row.id in the bucket if the bucket is not already large enough
你做过这样的事情吗?有没有什么众所周知的算法?
包含连续行的样本也足够好。
谢谢。
我想知道是否有人能帮上忙。我在字典中存储了许多数据帧。我只想访问这些数据帧中的每一个,并计算我有10个字母的列中的值。在第一个数据帧中,有5bs和5AS。例如,我期望计数的输出是a =5和b=5。但是,对于每个数据帧,这个计数将是不同的,因此我希望将这些计数的输出存储到另一个字典或单独的变量中。 字典称为Dict,所有数据帧中的列名称为letters。我试图通过访问字典中的键来实现这一点,但无法使其正常工作。我尝试过的部分如下所示。 import pandas as pd for key in Dict: Count=pd.value_counts(key['letter
我正在尝试创建一个简单的代码,对.xlsx文件进行一些分析。这些文件被转换为pandas数据帧,然后进行修改和绘制。我遇到的问题是,我不知道程序每次运行时会有多少个感兴趣的文件。 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#Prompt user to enter in Files
data=list()
while true:
file=input('Enter .xlsx File Name/nType 'Done' When Complete')
if file ==
我有以下数据帧:
price sales
0 9611.89 0.013477
1 9611.88 0.032521
2 9611.87 0.047571
3 9611.86 0.107571
4 9611.81 0.257285
for i in df['price']:
if i < 9611.87:
print(i)
break
上面的循环返回正确的价格。现在,我希望它打印sales列中i的相应值0.107571
以下代码不起作用
for (i, ii) in df:
if i
我想在循环中创建数据帧,但使用关键字命名每个数据帧,以避免覆盖循环中的每个数据帧。
这是我的数据框的简化版本:
ID Field Value
1 A 1.1
2 A 1.2
3 A 2.4
4 B 1.7
5 B 4.3
6 C 2.2
因此,在这种情况下,我想以名为A、B和C的3个数据帧结束,所以这是我所疲惫的:
df2= df.groupby(['Field'])
for key, group in df2:
key = group.reset_index()
当然,每
访问Set元素很快,Set类型必须是hashable。
我认为Swift只存储每个元素的散列值,但我发现原始值(不是散列值)也可以访问。例如:
var favoriteGenres: Set<String> = ["Rock", "Classical", "Hip hop"]
for genre in favoriteGenres {
print("\(genre)")
}
输出:
// Jazz
// Hip hop
// Classical
swift如何在内存中存储Set type并访问它?
我有一个带有“动态”列的Pandas数据框架(这意味着,在从各种数据库检索数据之前,我不知道列名是什么)。
数据帧是一个单行,如下所示:
Make Date Red Blue Green Black Yellow Pink Silver
89 BMW 2016-10-28 300.0 240.0 2.0 500.0 1.0 1.0 750.0
请注意,'89‘是数据帧中的特定行。
我有以下代码:
cars_bar_plot = df_cars.loc
我有12个包含环境数据的数据帧-每个数据帧中有9934行和38列的不同月份的数据。
为了使我的代码尽可能流畅,我想创建一个for循环,它循环遍历内存中的所有数据帧,并对它们执行一个任务,例如设置每个数据帧的索引。
我尝试通过以下方法创建内存中所有数据帧的列表:
alldfs = [var for var in dir() if isinstance(eval(var), pd.core.frame.DataFrame)]
然而,当我尝试的时候:
for df in alldfs:
df.set_index(['LABEL'], inplace = True)
我得到了
我使用sklearn训练一个模型,对熊猫数据帧中的数据进行训练。请看下面的代码片段,它可以重现我训练的模型。 import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
dataset = load_iris()
X = pd.DataFrame(dataset['data'], columns=datase