考虑下表:
Obj Bits Eq Result
A 5 5*Bits+20 45
B 10 7*Bits+8 78
C 11 12*Bits+100 232
我想要创建一个列结果,它计算列Eq中的表达式。这些方程不是固定的,每一行都会有变化。但是,方程中使用的变量将是dataframe中的一个或多个列名。我该怎么做才能做到这一点?我知道Pandas有eval方法,但在我的例子中,每行方程可能不同。谢谢你的建议。
通过这个问题:How to group data and construct a new column - python pandas?,我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id,但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能,我如何实现它,然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id,其中包含属于该unique_id的对象数组)? 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手,这是我现在所拥有的: import pandas
import apache_beam as beam
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 (attendance_records)。它包含了当地学校的出勤率记录。
每行有4列: 1)缺席学生的姓名(姓名),2)学生地址(地址),3)缺勤的第一天(开始),4)缺勤的最后一天(结束)。
例如,一行可以是:
Bobby 101 1st Street 9/1/2014 9/3/2014
这意味着鲍比在9/1和9/3 (包括在内)之间每天都缺席。
我想把这张桌子展开如下:
Bobby 101 1st Street 9/1/2014
Bobby 101 1st Street 9/2/2014
Bobby 101 1st Street 9/3/2014
到目前
我的问题很简单(太简单了……)。我正在通过with打开一个新的文本文件,并试图将每一行从一个pandas.DataFrame写入该文件。具体来说,我试图将列条目放置在每行非常特定的字符位置,因为这是接收我的文件的人所需要的格式。
df在下面的代码中表示我的pandas.DataFrame。
with open(os.path.join(a_directory_var, 'folder/myfile.txt'), 'x') as file:
for index, row in df.iterrows():
file.seek(1)
我使用的是Python 3.7。
每次将excel文件(.xls)下载到特定的下载文件夹位置时,都必须下载该文件,该文件具有唯一的文件名。
然后使用Python和Pandas,我必须打开excel文件并将其读取/转换为数据帧。
我想自动化这个过程,但我在告诉Python获取XLS文件的全名作为变量时遇到了问题,然后pandas将使用该变量:
# add dependencies and set location for downloads folder
import os
import glob
import pandas as pd
download_dir = '/Users/
我正在练习Pandas,Lambda函数,并且面临着一项艰巨的任务。我已经有了一个“形式上”正确的解决方案,但效率绝对低下。
这就是问题:
我有一个类似如下的Pandas DataFrame df (在本文末尾生成此示例的代码):
id type
0 1003 G
1 1003 A
2 1002 T
3 1002 A
4 1001 A
5 1003 A
6 1002 G
7 1003 A
8 1001 T
9 1001 A
预期输出:每个不同的类型(A、C、G、T)都有一个新列,其中
我用下面的代码制作了一个矩阵,并将某些数据存储在其中。
df = []
r = 5000
c = 50
for i in xrange(r):
r = [''] * c
table.append(r)
因此矩阵看起来如下:
0 1 2 3 4 5 6 7 ...
3 NaN Nestlé Africa Import
4 NaN Nutella Europe Report 201
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'], ['
我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配,我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子:
表到屏幕:
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢?!看下面的例子。
计量:
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->