下面是我正在处理的数据的简化版本:
a<-c("There are 5 programs", "2 - adult programs, 3- youth programs","25", " ","there are a number of programs","other agencies run our programs")
b<-c("four", "we don't collect this", "5 from us, more fr
我有一个列表,其中包含多个作为列的列表。问题是列的数量不是固定的,可能有一列、两列或更多列。我希望能打印出这样的清单:
print('{}->dynamically add more to contain the variables'.format(columns_list[0] ->to however many there are]))
这将在某种循环中使用。
import csv
rows_amount = 0
columns_amount = 0
stop = 0
with open('./new/new-page-1-table-1.csv
我正在尝试用keras ImageDataGenerator做数据增强。我从一个Dataframe中拉出图像,其中图像的路径在一列中,标签在另一列中。现在,我只尝试水平翻转图像。但当我绘制图像时,图像看起来像是亮度被推到了最大值。我想知道这里发生了什么.有什么想法吗? datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)
# Configure batch size and retrieve one batch of images
for X_batch, y_batch in datagen.flow_from_dataframe(dat
我有一个csv文件,我想每三个单元格把一列加在一起。我首先有一些检查,然后我尝试添加它们。我写的这段代码永远不会停止或结束。知道为什么吗? 这是数据的快照:我尝试为从G列开始的每一列添加每三个值。dataframe的形状是(808597,54)。 ? for row in range (0,len(dataframe5.index)-2):
if dataframe5.iloc[row, 5] == dataframe5.iloc[row+1, 5] and dataframe5.iloc[row, 5] == dataframe5.iloc[row+2, 5] and \
我希望在dict中map value到DataFrame中的一列,其中dict中的key等于DataFrame中的第二列
例如:
如果我的判断是:
dict = {'abc':'1/2/2003', 'def':'1/5/2017', 'ghi':'4/10/2013'}
我的DataFrame是:
Member Group Date
0 xyz A np.Nan
1 uvw B np.Nan
我有一个dataframe,希望使用iloc:,0将第一列设置为索引,但是有些地方出错了。
我应用iloc:,0将第一列设置为索引。
data12 = pd.DataFrame({"b":["a","h","r","e","a"],
"a":range(5)})
data2 = data12.set_index(data12.iloc[:,0])
data2
b a
b
a a 0
h h 1
我想搜索一列,直到找到str Linear,找到该位置的索引,将其加1,然后通过切片提取数据帧。 我尝试过以下几种方法 for sheet_name, df in Input_Data.items():
for line in sheet_name:
if line.startswith('Linear'):
index = line.index('Linear')
break
df1 = df[index+1:236]
df1.loc[:,'Unnamed: 26
我有一个谷歌电子表格有主数据(没有访问用户)。
另一个使用=IMPORTRANGE("URL of Google Sheet above", "Range")的Google电子表格
在该电子表格中,上面提到的表格是隐藏的,另一个表使用带筛选器的索引公式仅在列中数据为真时显示(例如,Status = "Final")
={index('All - By ID'!A2:L2);filter('All - By ID'!A2:L, regexmatch('All - By ID'!H2:H, "F
我试图在Pandas dataframe中创建一个新的值列,这些值是从同一dataframe中的另一列中计算出来的:
df['ema_ideal'] = df['Adj Close'].ewm(span=df['ideal_moving_average'], min_periods=0, ignore_na=True).mean
但是,我收到了以下错误:
ValueError: The truth of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any(), or a.al