所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
是否可以像处理Excel电子表格一样使用pandas DataFrame :例如,通过在列中输入一个公式,以便当其他列中的变量发生更改时,此列中的值也会自动更改?类似于:
a b c
2 3 =a+b
因此,当我更新2或3时,列c也会自动更新。
PS:显然可以编写一个函数来返回a+b,但是pandas或其他Python库中有没有内置的功能来以这种方式处理矩阵呢?
目前,我在Python中有一个apache-beam管道,在该管道中,我正在读取拼花,将其转换为dataframe来进行一些熊猫的清理,然后将其转换回我想要编写文件的parquet。看起来是这样的:
with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
dataframes = p \
| 'Read' >> beam.io.ReadFromParquetBatched(known_args.input) \
| 'Convert to pandas' >&g
我有一个dask dataframe,它有一个类型为int64的列"is_internal“。我想将其更新为类似于SQL case语句: CASE WHEN ltrim(rtrim(is_internal)) = '1' then 'Internal' else 'External' END as type 将数据导入为: import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
import time
t=time.process_time()
df_train = dd.read_csv(r
我有一个数据帧(Df)。我需要从这个one.For中找到标准差数据帧,第一行我想使用传统的方差公式。 (x-x(/n))均值之和 从第二行(=i)开始,我想使用以下公式 lamb*(第一行的方差)+ (1-lamb)* (回报的第一行)^2 ※所说的第一行,我指的是上一行。 # Generate Sample Dataframe
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.Dataframe({'a':range(1,7),
'b':[x**2 for x in range(1,
我正在解决的数学问题在不同的情况下给出了不同的解析解,我想在一个很好的表格中总结结果。IPython笔记本很好地呈现了列表:例如:
import sympy
from pandas import DataFrame
from sympy import *
init_printing()
a, b, c, d = symbols('a b c d')
t = [[a/b, b/a], [c/d, d/c]]
t
但是,当我使用DataFrame将答案汇总到表中时,就不能再呈现数学了:
df = DataFrame(t, index=['Situation 1
我正在尝试使用predict() OLS实现的statsmodels.formula.api函数。当我向函数传递一个新的数据框架以获得样本外数据集的预测值时,result.predict(newdf)返回以下错误:'DataFrame' object has no attribute 'design_info'。这意味着什么,我该如何解决呢?完整的回溯是:
p = result.predict(newdf)
File "C:\Python27\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py",
感谢您的阅读。很抱歉,我相信这是一个简单的问题要回答。
我有一些数据
df:
Entry Found
0 Dog [1,0]
1 Sheep [0,1]
2 Cow "No Match"
3 Goat "No Match"
我想返回一个新的dataframe,它只包含在No Match列中包含Found的条目(并保持其索引顺序),即:
输出:
Entry Found
0 Cow "No Match"
1 Goat "No M
我正在使用jupyter笔记本中的vars包。
为了简单起见,你的木星笔记本上的前几行应该是
import pandas as pd, numpy as np
# Call function from R
import os
os.environ['R_USER'] = 'D:\Anaconda3\Lib\site-packages\rpy2'
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
from rpy2.robjects