我已经编写了python代码,并且我正在尝试将一个矩阵写入Excel。我已经用python创建了一个字典,并且我使用DataFrame来构造矩阵。问题是,python中的字典不能排序。因此,当我写入Excel时,我得到一个没有排序的矩阵。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
list = ['6M', '1yr', '2yr', '10yr', '30yr']
Corr = {}
for line in list:
for line2 in
我想在python中创建一个矩阵,它使用的是每个状态转换组合的所有频率。例如,如果我们有3个状态(a,b,c)和两个时间段(1 & 2),那么我可以使用以下列进行数据处理:
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['a to a', 20],['a to b', 10], ['a to c', 5],
['b to a', 7],['b to b', 30],['
当涉及到在python中获取数据片段时,我遇到了一个问题(我来自于使用Matlab)。
这是我用的代码,
import scipy.io as sc
import math as m
import numpy as np
from scipy.linalg import expm, sinm, cosm
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import sys
data = pd.read_excel('DataDMD.xlsx')
print(data.shape)
print(data)
输出看起来是这样
我试图将R中的*.rds文件隐藏为*.feather文件,以便在Python中使用。
library(feather)
data = readRDS("file.rds")
write_feather(data,"file.feather")
但是,我收到以下错误:
> write_feather(data,"file.feather")
Error: `x` must be a data frame
如何将*.rds文件/矩阵转换为*.feather文件,以便使用Pandas (或任何其他与Pandas兼容的、能够处理24000*2400
我正在尝试使用Numpy和Pandas在Python中实现简单的线性回归。但是我得到了一个ValueError:矩阵不是对齐的错误,因为调用点函数实质上是计算矩阵乘法,正如文档所说的那样。下面是代码片段:
import numpy as np
import pandas as pd
#initializing the matrices for X, y and theta
#dataset = pd.read_csv("data1.csv")
dataset = pd.DataFrame([[6.1101,17.592],[5.5277,9.1302],[8.5186,13.
当我使用1列python pandas DataFrame (而不是Series对象)来拟合python的LogisticRegression时,我收到以下警告:
/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/preprocessing/label.py:125:
DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was
expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for examp
我有以下数据集:
test_set = ("The sun in the sky", "The sun in the light", "Do not blame it on moonlight", "Do not blame it on sunshine")
现在,我使用以下代码创建tf-idf矩阵
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectori
使用python和pandas,我可以很容易地从字典对象列表中构造一个稀疏的DataFrame。下面的代码片段展示了如何在pandas中做到这一点: In [1]: import pandas as pd; (pd.DataFrame([{'a':1, 'b':10},
{'d':99, 'c':1},
{'b':1, 'd
我真的很想知道如何在numpy/pandas上利用多核处理进行矩阵乘法。
我正在尝试的是:
M = pd.DataFrame(...) # super high dimensional square matrix.
A = M.T.dot(M)
这需要大量的处理时间,因为需要大量的乘积,我认为使用多线程进行巨大的矩阵乘法是很简单的。所以,我仔细地搜索了一下,但我找不到如何在numpy/pandas上做到这一点。我需要用一些python内置的线程库手动编写多线程代码吗?
我试图用Pandas安装pip,但遇到了一个问题。以下是详细信息:
Mac OS Sierra
which python => /usr/bin/python
python --version => Python 2.7.10
Inside "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions" there is the following
2.3 2.5 2.6 2.7 Current
我希望熊猫能在“/usr/bin/python”中链接到Python 2.7.10
当我执行pip install pand