下面的for循环可以工作,但需要很长时间。Dataframe df_customers大约有150万个条目,dict_customers大约有500000行。
for i in range(len(df_customers)):
df_customers.iloc[i, j] = dict_customers[df_customers.iloc[i,k]]
我的问题是:如何加速for循环?
Dataframe df_customers包含客户功能,a.o.CustomerID。一个客户有几行(所以每行不是唯一的)。
字典dict_customers包含唯一的客户ID(键)和每个客户的访
我有一个包含5个矩阵的列表:
import numpy as np
import pandas as pd
a=[(np.random.randint(2,size=(2,3))) for i in xrange(5)]
如何创建包含5条记录的pandas DataFrame,每行只有一列包含一个矩阵?
我有一个Pandas数据帧,有几列,范围从0到100。我想在dataframe中添加一列,其中包含每行具有最大值的列的名称。所以:
one two three four COLUMN_I_WANT_TO_CREATE
5 40 12 19 two
90 15 58 23 one
74 95 34 12 two
44 81 22 97 four
10 59 59 44 [either two or three, selected randomly]
等。
如果解决方
我正在编写一个从.aspx网页抓取信息的代码。我想检索数据库中的所有记录,但是我没有记录的索引列表。我只知道索引是1到9000000之间的整数。因此,我正在考虑对带有for循环的索引使用暴力。
我想从每条记录中检索某些信息。所以,我使用了漂亮的汤和pandas.DataFrame来存储我想要的信息。然后,我附加数据帧以收集记录。
例如:
df_all = pandas.DataFrame(col= ['A', 'B', 'C'])
# id: Unique id of each record; df_all: the dataframe that
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我尝试使用isin()函数过滤数据帧,方法是传入一个列表,并与也包含列表的dataframe列进行比较。这是下面问题的延伸: How to implement 'in' and 'not in' for Pandas dataframe 例如,现在每行包含一个国家/地区列表,而不是每行一个国家/地区。 df = pd.DataFrame({'countries':[['US', 'UK'], ['UK'], ['Germany', 'France'], ['
我所拥有的数据存储在一只熊猫的数据中--请看下面一个可复制的例子。真正的数据将有超过10k行和更多的和弦/短语每行。我想数一数每两个字短语出现在ReviewContent列中的次数。如果这是一个文本文件,而不是dataframe的列,我将使用NLTK的搭配模块(类似于答案、或的内容)。我的问题是:如何将列ReviewContent转换为单个语料库文本?
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'ReviewContent' : ['Great food',
'Low prices but above