我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
我正在尝试将dataframe转换为字典(因为它们在过滤key时速度更快),我目前正在使用 t3 = time()
r={}
for i in df.index.unique():
r[i]=[]
r[i].append(df.loc[i].values)
print(round((time()-t3), 1), "s") 这种类型的转换速度很慢。有没有别的选择呢?我希望数据帧的索引作为键,行作为在单个键上具有多个值的值
我有一个列表(我们称之为list_1),它来自一个高度基于数组/索引的电子表格,我正在尝试将它与另一个来自API响应的对象列表(list_2)进行比较。
值得注意的是,由于工作表是多维矩阵,每一行都包含一个列数组(例如,6列工作表的row[0]到row[5] )。
为了确保所有数据都匹配,当我在list_1中迭代时(执行一些其他函数),我需要在list_2中搜索匹配的对象,并使用电子表格的范围更新它。
我已经在迭代电子表格行(list_1),唯一能够做到这一点的方法就是迭代每个循环的list_2。太贵了:
for row in list_1:
# Do some things wit
我编写了以下代码,将来自不同新闻站点的新闻标题中的顶部单词背回来:
... # list of headline words is in finale
filtered_word_list = finale[:] #make a copy of the word_list
for word in finale: # iterate over word_list
if word in stopwords.words('english'):
filtered_word_list.remove(word) # remove word from filtered_word_
我正在制作一个多个数据帧的面板。每个都是相当长的。
我创建dfs,合并在字典中,然后合并成一个面板;
for name in names: # large list of paths
# Do some code to get data info (dI), dataframe (df) and nameID
# Create a dictionary out of dfs by nameID
dictDFs[nameID] = df
# Collect all dataframes into one from dictionary dictDFs
pn = pd.
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
我有以下代码,用于使用csv文件创建数据框字典:
l = ['employees','positions']
d = {}
for x in l:
d[x] = pd.read_csv("P:\\python_work\\data_sets\\" + x + ".csv")
如何使用内存中已有的数据帧列表执行相同的操作?
这不起作用,但也许它有助于弄清楚我想要做什么:
l = ['df1','df2']
d = {}
for x in l:
d[x] = x
然后,我可以像这样访问单
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。
当前,下面的代码读取路径中的所有csv文件,然后保存在一个列表中。 我想用文件名的名称保存每个数据帧,例如echo.csv path = r'M:\Work\Experimental_datasets\device_ID\IoT_device_captures\packet_header_features' # use your path
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))
li = []
for filename in all_files:
df = pd.read_csv(file
ValueError:传递了2列,传递的数据有4列: import pandas as pd
def customedata():
colnum = input("How many columns do you need? ")
colnum = int(colnum)
rownum = input("How many rows do you need? ")
# user input column and row
rownum = int(rownum)
colName = []
rowName
我正在尝试创建twitter数据的数据框架。使用twitter API,我有一个作为列表(tweets)的twitter对象列表,并希望使用来自这些twitter对象的各种信息填充一个数据帧,并对文本使用一些其他函数。我当前的方法对每个列使用列表理解,每次迭代所有tweet。 df = pd.DataFrame(data=[tweet.all_text for tweet in tweets], columns=["tweets"])
df.loc[:, 'id'] = np.array([tweet.id for tweet in tweets])
df.
我有一个主数据帧df_PROD,对于特定的年份范围,我想从主df中过滤这些记录,如果记录的数量超过0,就会将它们推入一个单独的df (即df_PROD_year),并将该年份附加到一个列表中,供以后使用。
我尝试在for循环中为数据帧创建动态名称,如下所示,如果记录大于0,我将添加到一个单独的df_year中,并尝试将该年份附加到另一个列表中,如下所示。
PROD_years_list = []
year=int(datetime.datetime.today().year)
for i in range (year, 2016, -1 ):
print(i)
df_PROD_{i}