如何从存储在.csv中的pandas数据帧中读取np矩阵？
从存储在.csv中的pandas数据帧中读取np矩阵，可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import numpy as np- 使用pandas的
read_csv()函数读取.csv文件并将其存储为一个pandas数据帧：
df = pd.read_csv('filename.csv')- 将pandas数据帧转换为numpy矩阵：
matrix = df.to_numpy()这样，你就可以通过matrix变量来访问和操作这个numpy矩阵了。
存储在.csv中的pandas数据帧读取np矩阵的优势在于：
- pandas提供了强大的数据处理和分析功能，可以方便地对数据进行清洗、转换和计算。
- numpy是一个高性能的数值计算库，可以高效地进行矩阵运算和数值计算。
应用场景：
- 当你需要从.csv文件中读取数据并进行数值计算、矩阵运算或其他数据处理操作时，这种方法非常有用。
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请注意，以上链接仅供参考，具体选择适合的产品需要根据实际需求和情况进行评估。
相关·内容
是否可以将任意numpy数组存储为Pandas的数据帧中单个列的值
这些数组都是二维的，我打算使用它们来计算同一数据帧中其他列的值。
为了提供一些我想要做的事情的背景：
每个数组是某个网络的邻接矩阵，对于每个网络，我要计算它的各种特性(例如密度、集中度、聚类系数等)，它们实际上是同一数据中的其他列。
浏览 4提问于2013-10-24得票数 17
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因此，我的csv文件存储在本地google colab目录中。它的大小约为3.31 gb。当我运行以下代码行时：
truthdata = pd.read_csv("out.csv",header=0)
会话耗尽内存并重新连接。请告诉我如何将这个大型csv文件读入pandas数据帧。谢谢!！
浏览 0提问于2019-08-17得票数 0
我使用的是pandas 0.18。我已经使用pd.read_csv()从CSV加载了一个数据帧，看起来CSV中的空单元已经加载为数据帧中的NaN。
现在，我想找出特定列中具有空值的行数，但我正在努力。
这是我的数据框架：
ods id provider
0 A86016 NaN emis
1 L81042 463061 NaN
2 C84013 NaN tpp
3 G82228 462941 emis
4 C81083 NaN tpp
这是我从df.de
浏览 3提问于2016-05-11得票数 9
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4回答
我有一个选项卡分隔的.txt文件，它将数字保持为矩阵。行数为904,652行，列数为26,600 (制表符分开)。文件的总大小约为48 GB。我需要加载这个文件作为矩阵，并采取转置矩阵提取训练和测试数据。我正在使用Python、熊猫和sklearn包。我的行为500 it内存服务器，但它是不足以加载它的熊猫包。有人能帮我解决我的问题吗？
加载代码部分如下：
def open_with_pandas_read_csv(filename):
df = pandas.read_csv(filename, sep=csv_delimiter, header=None)
data = d
浏览 6提问于2016-01-08得票数 1
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我在csv文件中有超过200列，并想在django模型中定义类。
但我真的找不到几个从csv文件创建django模型的说明(第一行表示列)
有没有办法从csv文件或pandas数据帧定义django模型？
浏览 11提问于2017-07-03得票数 0
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当我使用pandas read_csv时，pandas为数据帧增加了一些小价值，从-0.079257增加到-0.07925700000000001，为什么会发生这种情况，我如何解决这个问题？它也只发生在某些特定的值上，而其他值似乎没有问题。 我试过使用float_precision，但似乎什么也做不了，我刚接触pandas df = pd.read_csv('filepath')
print(df.iat[0,0]) Dataset Link 我使用记事本手动将数据集文件类型从txt更改为csv。 Dataset Image
浏览 29提问于2019-04-07得票数 0
我对Pandas数据框架中的索引有一些问题。我要做的是从csv文件中加载数据，创建一个Pandas数据框架，然后从该数据帧中选择特定的列并将其转换为一个数组。
KeyError：“花瓣长度”不在索引中
我使用的代码是
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('iris.csv')
x = np.array(data[['sepal length', 'petal length']])
这张桌子是：
使用reindex将为列创建缺少的值。
浏览 0提问于2016-12-13得票数 1
3回答
我理解pandas导入csv文件相对较慢的原因之一是，在猜测类型之前，它需要扫描一列的整个内容(请参阅关于pandas.read_csv的low_memory选项的讨论)。我的理解正确吗？
如果是这样的话，什么样的格式才是存储数据帧的好格式，哪些格式显式地指定了数据类型，这样pandas就不必去猜测了(SQL暂时不是一个选项)？
有什么特别的选择吗？
我的数据帧有浮点数、整数、日期、字符串和Y/N，所以只支持数字值的格式是行不通的。
浏览 0提问于2017-11-15得票数 2
我使用相同形状的布尔矩阵来子集pandas数据帧，以便布尔矩阵中具有相应假单元格的所有值都将显示为NA：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','b','c'])
b = np.ones((3,3), dtype=bool)
b[1,1] = False
# gives 9x3 array
df[b]
有没有办法在不首先将矩阵转换为与df具有相同索引和列的pandas数据帧的情况下完成此操
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
1回答
我有如下图所示的数据框。我需要创建一个Origin-Destination矩阵，其中行轴i将日期作为列，并且在列轴I上将具有“至市政代码”的值，并且填充矩阵的值将是列"count“的值。如何从pandas数据帧中获取矩阵？ result_final.head()
ODMatrix= pd.DataFrame(0, index=list(range(0,202708)), columns = list(range(0,202708))
).add(df.pivot_table(values='count', index="from
浏览 57提问于2020-10-22得票数 0
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2回答
我正在使用下面的代码重新排列numpy中的一个矩阵
t1=time.time()
df1=train1[1,1:52]
for i in xrange(40):
for j in xrange(52,551):
x=train1[i,(j-51):j]
df1=np.vstack((df1,x))
t2=time.time()
t=t2-t1
在xrange(5)和j保持不变的情况下，运行外部循环的循环5圈i时，所需时间小于1秒。对于10圈，大约需要4秒；对于20圈，大约需要18秒；对于40圈，大约需要85秒。
有人能解释一下为什么循环在二次时间内缩
浏览 1提问于2017-08-01得票数 1
我有一个文件夹，里面有几个csv文件，文件名在100到400之间(例如，142.csv、278.csv等)。并非100-400之间的所有数字都与文件相关联，例如，没有143.csv。我想编写一个循环，将5个随机文件导入到pandas中的单独数据帧中，而不是一遍又一遍地手动搜索和键入文件名。有什么办法让我开始做这件事吗？
浏览 8提问于2020-03-06得票数 0
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我厌倦了在使用csv文件使用numpy.genfromtxt加载一个简单的距离矩阵时等待。在另一个之后，我执行了一个完成图测试，同时还包含了一些额外的方法。结果(最后的源代码)：
对于最大输入大小的结果表明，最好的方法是read_csv，即：
def load_read_csv(path: str):
with open(path, 'r') as csv_file:
reader = csv.reader(csv_file)
matrix = None
first_row = True
for
浏览 13提问于2022-02-03得票数 4
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我正在尝试从sql表创建一个pandas数据帧。我使用data=pd.read_sql(query,con=con)读取数据，它工作得很好。但是，我希望设置数据框中哪种类型的元素是NaN。读取csv时，可以使用pd.read_csv('file.csv',na_values=['',[]'])进行设置。使用read_sql有没有类似的标志？
浏览 2提问于2016-06-18得票数 5
我有一个形状(X，Y)的Pandas数据帧对象，看起来如下：
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
以及形状(X，Z)的numpy稀疏矩阵(CSC)，其形状如下所示
[[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0]]
如何在新的命名列中将矩阵中的内容添加到数据帧中，以便数据框架将以如下方式结束：
[[1, 2, 3, [0, 1, 0]],
[4, 5, 6, [0, 0, 1]],
[7, 8, 9, [1, 0, 0]]]
注意，数据帧现在有了形状(X，Y+1)，矩阵中的行是数据框架中的元素。
浏览 6提问于2013-09-05得票数 108
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1回答
我想知道如何将矩阵的选定部分附加到python中的矩阵中？下面的链接显示了我正在使用并试图添加的excel文件数据：
我目前的计划如下：
import pandas as pd
main=pd.read_csv('C:/Users/Jonas/Desktop/testfile/testing.csv', header=None)
main_transposed=main.T
#Next excel file
wave_file=pd.read_csv('C:/Users/Jonas/Desktop/testfile/nxt_Test.csv', header=
浏览 2提问于2022-01-30得票数 0
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我一直在想..。比方说，如果我使用read_csv或read_table将一个400MB的csv文件读入到pandas数据帧中，有没有办法猜测这将需要多少内存？只是想更好地了解数据帧和内存...
浏览 4提问于2013-08-07得票数 160
1回答
我使用常规字典来存储矩阵，然后将该字典转换为Pandas Series，并将其写入CSV。然后，我对csv文件使用pd.read_csv()，但返回的项都是字符串，从字面上看是整个值矩阵的字符串。不管怎样，我能让它浮起来吗？
浏览 2提问于2015-03-08得票数 0
我正在尝试使用python中的熊猫从CSV文件中读取一组非常大的数据。我需要将数据分解成几个部分来接受，因此我想先取一半行，然后再取另一半行。
我看到在read_csv中有块状参数。然而，我似乎想不出如何在读取矩阵或稀疏矩阵后将其全部放入矩阵或稀疏矩阵中。
wow = pd.read_csv('TestingCSV.csv', sep=',', header='infer', low_memory=False, chunksize=10, usecols=(range(3, 5)))
它返回一个类型：<class 'pandas.i
浏览 2提问于2015-10-29得票数 0
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1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
我正在尝试将csv文件加载为数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
# loading csv files
map1 = pd.read_csv('data001.csv')
print(map1)
但是，数据帧的列名是从第一个数据帧的行*.csv文件值提供的。我怎么才能得到一个列名按顺序编号的dataframe呢？
谢谢!
浏览 1提问于2018-04-20得票数 0
2回答
我试图在回归中使用稀疏矩阵，因为在我添加虚拟变量后，有超过40,000个变量。为了做到这一点，我认为我需要向模型提供一个稀疏矩阵。但是，使用下面的代码无法将我的pandas数据帧转换为矩阵： Convert Pandas dataframe to Sparse Numpy Matrix directly 这是因为数据集太大，我遇到了内存错误。下面是我如何通过运行以下命令来复制该问题的示例： import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,40000,size=(1000000, 4))
浏览 16提问于2019-04-05得票数 1
1回答
我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
我有一个csv，我需要导入到熊猫数据帧中。然后，我需要将该pandas数据帧导出回与我导入的csv完全相同的csv (输入文件和输出文件必须完全匹配)。 我遇到的问题是csv的格式非常奇怪，我无法更改这种格式(这是挑战的一部分)。csv的一些行具有不同数量的元素，并且一些行以2个分号、一个分号或没有分号结束。 input.csv scene;1
date;08.04.2019;;
sky;AM;45;
sky;PM;45;
weight;upper;-5 到目前为止，我已经完成了最简单的部分-我已经使用以下代码将csv导入到pandas数据帧中： def csv_read(path):
浏览 49提问于2019-02-20得票数 0
回答已采纳
在Pandas中，我有一个非常大的数据帧，我正在尝试将其写入CSV文件。它花费了很长的时间(几个小时，还没有完成)，我想知道是否有任何方法可以检查此命令中的完成百分比。 我在to_csv中查找了所有的论点，但似乎没有任何帮助 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html pd.to_csv('thefile.csv', chunksize =1000 ) 我想要任何时间的状态，区块编号等。
浏览 2提问于2019-06-10得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将6个文件读入7个不同的数据帧，但我无法弄清楚该如何做到这一点。文件名可以是完全随机的，即我知道文件，但它不像data1.csv data2.csv。 我试着使用这样的东西： import sys
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
f1='Norway.csv'
f='Canada.csv'
f='Chile.csv'
Norway = pd.read_csv(Norway.csv)
Ca
浏览 24提问于2019-02-19得票数 1
回答已采纳
我正在尝试理解，在使用Pandas读入时，是否有一种方法可以将整个数据帧转换为浮点数，或者我是否需要在读入数据后创建一个函数来执行此操作？
我使用的数据是从facebook广告帐户导出的。我只读入包含数字的列，文件中唯一的字符串是头。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.manifold import TSNE
data = pd.read_csv("12776828-all-engage.csv"
浏览 0提问于2017-06-20得票数 0
1回答
我把Pandas数据帧大数据帧加载到内存中。试图更有效地利用记忆。
出于这个目的，我不会使用这个数据框架，因为我将从这个数据框架中子集--只有我感兴趣的行：
DF = pd.read_csv("Test.csv")
DF = DF[DF['A'] == 'Y']
已经尝试过这个解决方案，但不确定它是否最有效。上面的解决方案对内存的使用最有效吗？请指点。
浏览 5提问于2016-06-01得票数 0
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1回答
我在Pandas中有一个数据帧，它的形状是(136,1445)。我尝试为136行创建相关(Pearson)矩阵。所以在结果中，我需要一个大小为136x136的矩阵。
我尝试了两种不同的方法，但无法得到结果，或者当我创建一个136x136相关矩阵时，我丢失了dataframe的列名。
第一,
gene_expression = pd.read_csv('padel_all_drug_results_original.csv',dtype='unicode')
gene_expression = gene_expression.convert_objects(con
浏览 0提问于2016-06-22得票数 2
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我已经将一个pandas数据框导出到csv，其中包含一个形状为(75,100，3)的numpy数组。当我导入这个csv文件来获取我的数据帧时，我的numpy数组是一个字符串。我在尝试将这个字符串转换为numpy形状数组(75,100，3)时遇到了很多问题。 我的字符串如下： [[[198 113 144], [212 137 157], [213 133 158] 我尝试了几种方法将其转换为3d-NUmpy数组，但均未成功。例如，在代码片段中，我继续得到一个字符串数组。 train = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'trainset.cs
浏览 32提问于2019-06-13得票数 0
我有一个从本地保存的CSV文件中读取的数据帧。然后，我希望遍历上述文件，并根据一列中的字符串创建多个CSV文件。
最后，我希望将所有这些文件添加到zip文件中，但不需要在本地保存它们。我只想要一个压缩档案，包括所有不同的CSV文件。
我所有使用io或zipfile模块的尝试都只产生了一个压缩文件，其中包含一个CSV文件(基本上是我开始使用的)。
任何帮助都将不胜感激！这是到目前为止我的代码，它工作，但保存所有的CSV文件只是我的硬盘驱动器。
import pandas as pd
from zipfile import ZipFile
df = pd.read_csv("myCSV.
浏览 8提问于2022-02-12得票数 1
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2回答
我想把下载到我的downloads文件夹中的csv文件放入pandas数据帧中。每次下载它时，它都会在字符串的末尾添加一个数字，因为文件名已经在文件夹中。例如，'transactions (44).csv‘位于文件夹中，下次下载此文件时，将其命名为'transactions (45).csv’。 我查看了glob库，或者使用os库打开了我的downloads文件夹中的最近文件。我无法提出一个解决方案。我想我需要一些方法来连接到下载路径，找到所有的csv文件类型，那些带有字符串'transactions‘的文件类型，并获取完整文件名字符串中具有最大数字的文件类型。 li
浏览 27提问于2019-09-22得票数 0
1回答
我有一个N x M numpy数组/列表。我想使用Pandas将这个矩阵保存到一个.csv文件中。不幸的是，我不知道，一个先验的，M和N的值，它可以很大。我对Pandas感兴趣，因为我发现它在数据列访问方面是可管理的。
让我们从MWE开始：
import numpy as np
import pandas as pd
N,M = np.random.randint(10,100, size = 2)
A = np.random.randint(10, size = (N,M))
columns = []
for i in range(len(A[0,:])):
columns.ap
浏览 3提问于2021-11-03得票数 0
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我的CSV文件格式如下：
Id,Prediction
r1_c1,1
r3_c1,3
...
当我这样读取csv文件时：
df = pd.read_csv('data/data_train.csv', delimiter=',')
我可以得到一个大小为(N,1)的矩阵，其中N是输入CSV文件中存在的值的数量。请注意，我的输入CSV文件中有一些缺失值，因此我无法执行简单的np.reshape
在pandas或np中，是否有一个奇特的函数或过程可以填充一个矩阵A，使得A[i][j] = v_ij，其中v_ij是关联的'Id‘等于ri_cj的值？
显然可以使用
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
2回答
我正在从一个Pandas数据帧创建一个矩阵，如下所示：
dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int)
然后转换成一个稀疏矩阵：
sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)
有没有办法从df直接转到稀疏矩阵？
提前谢谢。
浏览 0提问于2013-12-09得票数 48
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1回答
用仿射变换映射点集
、、、、
有两组点： ? 这些点位于不同的pandas数据帧(python 3)中，存储为行中的点和列中x和y位置的值： Centroid X µm Centroid Y µm 0 1243.4,662.69 1 1254.5,666.70 我在一个不同的程序中匹配了这些点，该程序给出了将覆盖这两个图的仿射变换矩阵： -0.002，-1.000,19629.301， 1.000，-0.002,3414.193 但是，另一个程序不让我保存转换后的图像，这就是我在这里提取点的原因。所以我想将这个仿射变换矩阵应用于其中一个数据帧的这两列，这样点就重叠了。
浏览 32提问于2019-10-15得票数 1
3回答
我有一个非常大的数据帧另存为gzip文件。在保存数据之前，还需要对其进行大量操作。
您可以尝试将整个gzip数据帧转换为文本格式，将其保存到变量中，解析/清理数据，然后通过pandas.read_csv()保存为.csv文件。然而，这是非常耗费内存的。
我想逐行读取/解压缩这个文件(我认为这将是最节省内存的解决方案)，解析它(例如，使用正则表达式re或pandas解决方案)，然后将每一行保存到pandas数据帧中。
Python有一个gzip库来实现这一点：
with gzip.open('filename.gzip', 'rb') as input_file:
浏览 0提问于2016-08-12得票数 0
我有一个Spark 2.0.2集群，我正在通过Pyspark通过Jupyter Notebook访问它。我有多个以管道分隔的txt文件(加载到HDFS中。我需要使用spark-csv将其加载到三个独立的数据帧中，具体取决于文件的名称。
我认为我可以采取三种方法--或者我可以使用python以某种方式遍历HDFS目录(还没有想出如何做到这一点，加载每个文件，然后执行联合。
我还知道在spark中有一些通配符功能(参见) -我可能可以利用
最后，我可以使用pandas从磁盘加载vanilla csv文件作为pandas数据帧，然后创建spark数据帧。这里的缺点是这些文件很大，加载到单个节点上的内
浏览 0提问于2016-12-14得票数 7
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2回答
我有一个名为"Lookup“的数据帧，它看起来像这样： | Variable | Type
0 | Var1 | object
1 | Var2 | np.uint16 我想用它创建一个字典来导入一个大的csv，以保持较低的内存大小。 较大的csv太大，无法使用pd.read_csv的low_memory=False选项。 我可以在以后更改数据类型，也可以手动输入所有变量，但我有200+变量，不想显式地写出字典。 我使用了以下代码 Lookup= Lookup.set_index('Variable')
dic = Lookup.to_dic
浏览 6提问于2019-02-19得票数 0
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假设我有一个简单的数据框架，其中包含产品、当前价格和平均价格。我想使用当前价格和平均价格来计算零售价。我的尝试是：
import csv
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import os
frame = pd.read_csv('/ ... /data.csv')
for index, row in frame.iterrows():
product = row['product']
price = row['price']
ave
浏览 2提问于2015-07-21得票数 1
我试图计算基蒂原始数据集视频中两帧之间的相对位姿。oxts数据为每个帧提供lat, lon, alt, roll, pitch, yaw。如何将这些数据转换为转换矩阵(旋转矩阵和平移向量)？
认为这是可能的，但并没有给出解决方案。Python是首选的，但是如果您有其他语言的解决方案，也可以。我可以把代码翻译成python。
样本数据：
lat, lon, alt, roll, pitch, yaw = 49.015003823272, 8.4342971002335, 116.43032836914, 0.035752, 0.00903, -2.6087069803847
PS:我试着用射影几
浏览 8提问于2021-03-17得票数 5
我是python的新手，我将csv中的大数据加载到了pandas数据帧中。但是，我找不到一种方法来为dataframe的每一行创建一个2d数组，其中新np数组的每一行对应于X范围的值。例如，在我的代码中：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("categorization/dataAll10Overfit.csv",header=None)
#print(data)
rec = data.iloc[:,0:3968] # outputs i rows x 3969 columns
在数据帧的每一行
浏览 17提问于2017-08-15得票数 2
回答已采纳
我有一个文本文件，它只是一个保存为csv的熊猫数据帧。以下是该文件的内容：
combination_output,total_true,frequency,priori-probability
000,0,275,0.0
001,0,25,0.0
010,16,16,1.0
011,14,14,1.0
100,0,0,0
101,0,44,0.0
110,0,0,0
111,247,247,1.0
我的问题很简单:给定包含0或1的三个数字的组合输出，我在上面的文件中搜索这个组合，并返回先验概率(该文件的最后一列)。下面是我如何做的，给出了我应该在该文件中搜索的一个大的组合矩阵：
#open t
浏览 9提问于2020-05-18得票数 0
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我是Python的新手，我需要一些帮助。
我有两个数据框架，包含一个用户列表和两个表中推荐朋友的列表。
我希望做到以下几点：
从每个用户的2个数据帧中按升序对推荐朋友列表进行排序。
为每个用户匹配从dataframe2到dataframe1的推荐朋友列表。只返回匹配的值.
我已经尝试过我的代码，但它没有达到预期的结果。
import pandas as pd
import numpy as np
///load data from csv
df1 = pd.read_csv('CommonFriend.csv')
df2 = pd.read_cs
浏览 4提问于2021-05-06得票数 0
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有没有办法强制Pandas将excel文件中的每一列/每行一个单元格地读取到Dataframe中？
我有一些非常时髦的电子表格，有很多奇怪的格式-合并的单元格，遗漏的行，等等。解析器试图读取这些内容时会抓狂。
是否可以强制pandas创建n行、m列的数据帧，哪些内容将直接对应于从"A1“单元格开始具有相同维度的excel表表子集的内容？
一种选择是在excel中将其另存为.csv (编写一个vba脚本以执行多个文件)，然后以.csv格式读取pandas，但我正在寻找更简单的解决方案。
浏览 2提问于2014-01-11得票数 2
3回答
我有一个文件夹，其中包含许多csv (100+)，每个csv包含许多行。
我正在使用以下代码将csv加载到数据帧中，但这需要相当长的时间。加载此数据的最快方法是什么？
import os
import glob
import sqlite3
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
path = '/Users/DATA'
all_files = glob.glob(os.path.join(path,'*.csv'))
浏览 2提问于2018-11-25得票数 1
我在Python中有一堆.csv文件，它们是y维的x。我知道如何扁平化和重塑矩阵，但在多个文件中自动完成此操作有困难。一旦我把矩阵压平成一维，我也想把它们叠在一起，放在一个大矩阵上。
这是执行for循环的正确方法吗？我还没有到把线性化矩阵相互叠加成一个矩阵的部分。这会涉及DataFrame.stack()函数吗？当我运行下面的代码时，它会给出一个错误。
import numpy as np
import pandas as pd
file_list = sorted(os.listdir('./E/')) #created the list of files in a spe
浏览 5提问于2022-04-02得票数 0
我已经使用TextBlob标记了我的输入文本，并将其导出为文本文件。它给了我三个信息: POS，Parse Chunker和Deep Parsing。此标记的输出格式为: Technique:Plain/NNP/B-NP/O and/CC/I-NP/O。我希望将其安排在一个数据帧中，每个数据帧都有单独的列。 这是我正在使用的代码。 import pandas as pd
import csv
from textblob import TextBlob
with open('report1to8_1.txt', 'r') as myfile:
r
浏览 20提问于2019-04-21得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将矩阵转换为pandas数据帧：
matrixA={}
matrixA[0,0]='a'
matrixA[0,1]='b'
matrixA[1,0]='c'
matrixA[1,1]='d'
如下所示：
import pandas as pd
pd.DataFrame(matrixA)
我得到一个错误。
浏览 3提问于2014-11-06得票数 10
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我试图遍历数据帧中的每一行，并检查选定的行是否有3个以上的空值(此部分有效)，然后删除整个行。但是，在尝试从数据帧中删除上述行时，我遇到了一个错误：
AttributeError：'NoneType‘对象没有属性'index'
如果这段代码效率低下，请原谅我，我只需要它来工作。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/mycsv.csv')
i = 0
while i < len(df.index):
if df.iloc[i].isnull().sum() > 3:
浏览 0提问于2021-11-23得票数 0
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