我来自R背景,现在正在努力学习Python。目前,我正在研究如何用Python进行一些计算,例如在R中进行计算,以得到和
在R,我可以做一些类似的事情
x <- 1:2015
dat <- rep(NA, times = 2015)
for (i in x){
dat[i] <- floor(sqrt(i) / 10)
}
dat
sum(dat)
或
dat <- sapply(x, function(i) floor(sqrt(i) / 10))
sum(dat)
它给出了正确的答案5064。
然而,下面的Python代码给了我5060.0。
impo
我正在使用Python中的Pandas,在将自定义函数应用于一个系列时,我希望访问前面的计算结果。
大致如下:
import pandas
# How can I obtain previous_result?
def foo(value, previous_result = None):
# On the first iteration there is no previous result
if previous_result is None:
previous_result = value
return value + previous_re
我是python的新手,所以这可能是一个非常基本的问题。我正在尝试使用lambda删除pandas数据帧中每行的标点符号。我使用了以下代码,但收到一个错误。我试图避免将df转换为列表,然后将清理后的结果附加到新列表中,然后再将其转换回df。
如有任何建议,我们将不胜感激!
import string
df['cleaned'] = df['old'].apply(lambda x: x.replace(c,'') for c in string.punctuation)
如何在Python pandas df.itterows()的迭代过程中检查最后一行?
我的代码:
for index, row in df.iterrows():
... # I want to check last row in df iterrows(). somelike row[0].tail(1)
我有一个很大的熊猫DataFrame,每个元素都是复杂的numpy数组。请参阅下面的一个最低限度代码示例,以再现该场景:
d = {f'x{i}': [] for i in range(4)}
df = pd.DataFrame(data=d).astype(object)
for K in range(4):
for i in range(4):
df.loc[f'{K}', f'x{i}'] = np.random.random(size=(2,2)) + np.random.random(size=(2,2)
我有一个大的json文件,所以我想在测试时以块的形式读取该文件。我已经实现了以下代码:
if fpath.endswith('.json'):
with open(fpath, 'r') as f:
read_query = pd.read_json(f, lines=True, chunksize=100)
for chunk in read_query:
print(chunk)
我知道错误:
File "nameoffile.py", line 168, i
假设我有一个有以下列的数据框架
df.head()
ref_loc ref_chr REF ALT coverage base
9532728 21 G [A] 1 A
9540473 21 C [G] 2 G
9540473 21 CTATT [C] 2 G
9540794 21 C [T] 1 A
9542965 21 C [A] 1 T
我希望将列ALT与列base进行比较,并查看匹配和差异。根据匹配和差异,我想生成一个名为cate的新列。
为此,我尝试使用以下函数,
def grou
当我创建一个浮点数的DataFrame并执行any(df.isna())时,无论数组的内容是什么,它总是返回True。我希望这会给出与df.isna().any().any()相同的结果。我错过了什么? import pandas as pd
import numpy as np
import sys
print(f'Pandas version {pd.__version__}')
print(f'Numpy version {np.__version__}')
print(f'Python version: {sys.version}')
我试图通过选择正确的“下降率”(r)来最小化预测误差。我对Pandas还是相当陌生的,对SciPy来说也是全新的。请帮帮我!
import pandas as pd
from scipy.optimize import fmin
data = pd.DataFrame({'Division': [1,2,3]*3,
'Month': ['May','May','May','June','June','Jun','Ju
我使用pydoop从hdfs读取文件,当我使用:
import pydoop.hdfs as hd
with hd.open("/home/file.csv") as f:
print f.read()
它显示了stdout中的文件。
有没有办法把这个文件作为dataframe读入?我尝试使用pandas的read_csv("/home/file.csv"),但它告诉我找不到该文件。确切的代码和错误是:
>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv("/home/file.cs
我习惯于用Python中的文本文件进行一些分析。我通常做这样的事情:
f = open('filename.txt','r')
text = ""
while 1:
line = f.readline()
if not line:break
text += line
f.close()
# tokenize
tokenized_word=word_tokenize(text)
.
.
.
但是,现在我不是在处理文本文件,而是处理Pandas dataframe。如何从Pandas列中获取“text”对象?
我试着看了一
编辑:这个问题不是的克隆,因为我想用列的平均值而不是数据值的平均值替换每个列的值。
问题
我有一个熊猫数据收集(train),有100栏,我必须应用机器学习技术。
通常,我手工制作了特性工程,但在这种情况下,我有很多专栏要处理。
我想构建一个Python函数,该函数:
1)在每一列中找到NaN值(我想过df.isnull().any() )
2)对于每个NaN值,将其替换为已找到NaN值的列的平均值。
我的想法是这样的:
def replace(value):
for value in train:
if train['value'].isnull():
我正在尝试使用python实现自定义性能度量。目的是求出概率的最佳阈值,给出度量A的最低值。我编写了以下计算混淆矩阵和阈值的代码。
def confusion_matrix(self):
"""This method returns the confusion matrix for the given pair of Y and Y_Predicted"""
#y,ypred
y = self.df["y"]
ypred = self.df["
a=["ExpNCCIFactor","Requestid","EffDate","TransresposnseDate","QuoteEffDate","ApplicationID","PortUrl","UQuestion","DescriptionofOperations","Error"]
d = [ExpNCCIFactor,Requestid,EffDate,TransresposnseDate,QuoteEffDate,A
我有两个不同的数据帧,我正在尝试比较。因此,我的第一个数据帧有10行,第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好,然后当我应该递增时,它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
我有一个ASCII数据集,其中包含ctrl A字段分隔符和\n作为行分隔符。我希望把它读到Python中,并想知道如何处理它。特别是,我希望能够将这些信息读取到pandas数据帧中。 我目前有; import pandas as pd
input = pd.read_csv('000000_0', sep='^A') 然后我得到的错误是 _main__:1: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does
not su
假设我有一对字符串(键)及其各自的概率(值)的字典/哈希表:
import numpy as np
import random
import uuid
# Creating the N vocabulary and M vocabulary
max_word_len = 20
n_vocab_size = random.randint(8000,10000)
m_vocab_size = random.randint(8000,10000)
def random_word():
return str(uuid.uuid4().get_hex().upper()[0:random.
下面的所有内容似乎都是在迭代熊猫系列中的元素。我相信有更多的方法可以做到。有什么不同,哪一种是最好的方式?
import pandas
arr = pandas.Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3])
# 1
for el in arr:
print(el)
# 2
for _, el in arr.iteritems():
print(el)
# 3
for el in arr.array:
print(el)
# 4
for el in arr.values:
print(el)
# 5
for i in range(
我正在清理一个数据集,我想用特定列的中值替换离群值-9999.9。每一列代表一个月,这就是我所写的解决离群点的方法。当我用中间值替换离群值时,我会将重新格式化的列和我保留的列连在一起。见下面的代码:
**import pandas as pd
import numpy as np
#Abottsford British Columbia
abottsfordbc = pd.read_csv("/Users/name/Desktop/Python_Scripts/wind_classifier/data_sets/canadian_windspeeds/abottsford_bc.cs
正如标题所示,如何使用python优雅地访问API并解析JSON内容并将其保存到关系数据库(MYSQL)中以供以后访问?
在这里,我将数据保存到一个pandas对象上。但是,如何创建一个mysql数据库,将json内容保存到其中,并访问这些内容以供以后使用呢?
# Libraries
import json, requests
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
# Set URL
url = 'https://api-v2.themuse.com/jobs'
# For loop to
以下是我要做的事:
In [7]: from pandas import DataFrame, Series
In [8]: import pandas as pd
In [9]: import numpy as np
In [10]: df = DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5],
[np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]],
index=['a', 'b', 'c', 'd'],
学术信息的使用非常简单,可以获取作者信息。(https://pypi.org/project/scholarly/)。 在Python: How to access the elements in a generator object and put them in a Pandas dataframe or in a dictionary?中已经很好地解释了它到.csv文件的转换 但是,我不知道如何才能只获取出版物信息(作者、标题、期刊等)吗? 有没有办法做到这一点? 谢谢!