如何在pandas中创建元素比较矩阵？
在pandas中创建元素比较矩阵可以使用pandas.DataFrame的apply方法结合lambda函数来实现。以下是创建元素比较矩阵的步骤：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建一个DataFrame对象：
df = pd.DataFrame(data)data是一个包含要比较的元素的二维数组或字典。
- 使用
apply方法和lambda函数创建元素比较矩阵：comparison_matrix = df.apply(lambda x: x > x[:, None])x表示DataFrame的每一列。x[:, None]表示将每一列转换为二维数组，以便进行元素比较。comparison_matrix是一个包含布尔值的DataFrame，表示元素之间的比较结果。
元素比较矩阵可以用于许多应用场景，例如数据分析、数据挖掘和机器学习等。它可以帮助我们发现数据中的模式、关联性和异常值。
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>2130 [445.120758057, 355.06748396, 355.069279865, 3...
>2131 [445.120880127, 355.067417985, 355.06921389, 3...
&
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使用FeatureUnion向来自不同列的countvectorizer添加功能
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使用dataframe.apply对每列调用唯一的函数
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我一直想做以下工作，以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。
df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作，或者给出一个替代的解决方案来做一些类似的事情，但是在pandas.DataFrame中的每一列上使用type()函数。
df.apply(func=lambda x: type(x[0]), axis=0)
请注
浏览 14提问于2018-01-24得票数 3
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连接一行中的多个列
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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 = []
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for i in xrange(r):
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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
浏览 4提问于2017-04-11得票数 1
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熊猫数据栏中单词的频率计数及在其他栏中的存储
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但是，我得到的不是单词计数，而是列中的<class‘word .概率.’>对象！
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按列将pandas.Series.div广播到DataFrame
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FutureWarning: TimeSeries broadcasting along DataFrame index by default
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因此，我想以一种与未来版本相一致的方式来进行计算。
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In [15]: my_series.shape
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在蟒蛇的熊猫中，我如何将离群点放在第一轴上？
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import numpy
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我试过：
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浏览 2提问于2022-09-02得票数 0
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将apply的输出作为字典保留在pandas分类DataFrame中
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让我们从一个简单的pandas.DataFrame开始。(我在pandas 0.24.2上，但我也可以在1.0.1版本上重现我的问题)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [2, 4, 4]})
print(df)
>>> a b
0 1 2
1 2 4
2 3 4
我想知道我的dataframe的每一列中的不同值是什么，以及有多少次出现，每一列都在一个很好的字典中表示。(我知道以这种方式转换为字典可能不是最
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用熊猫平平浅表
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我试图将包含列表列表的pandas.DataFrame列的内容扁平化，但是我无法找到获得正确输出的适当方法。
这里的焦点不是在StackOverflow中询问同一主题，而是pandas.DataFrame的每一行内的讨好过程。
下面是一个玩具示例：
df = pd.DataFrame({ 'recipe': [['olive oil',
'low sodium chicken broth',
'cilantro leaves&#
浏览 4提问于2015-09-30得票数 0
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如何将函数应用于包含每列中NaN计数的Pandas dataframe中的列？
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我需要对Pandas dataframe中的每一列应用一个函数，该函数包括每列中的NaN计数。假设我有这个数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Baseball': [3, 1, 2], 'Soccer': [1, 6, 7], 'Rugby': [8, 7, None]})
Baseball Soccer Rugby
0 3 1 8.0
1 1 6 7.0
2 2 7 NaN
浏览 31提问于2019-10-11得票数 2
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从熊猫中获取矩阵DataFrame:粘在dtype对象上
python、numpy、pandas
当必须在没有任何值的情况下初始化pandas.DataFrame值(因为每个列的维数随后未知)，我们如何将DataFrame值提取为一个矩阵：
例如：
from pandas import DataFrame
df = DataFrame()
df = df.append(dict(foo=np.ones(2), bar=np.ones(3)), ignore_index=True) # without ignore it crashes
df = df.append(dict(foo=np.zeros(2), bar=np.zeros(3)), ignore_index=True)
pri
浏览 2提问于2016-02-11得票数 1
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选择“熊猫行”，其中列为子字符串
python、pandas
我希望过滤我的数据，以便只选择包含另一个字符串的子字符串的列的行。我知道这样做会适得其反：
selection = df[df.str.contains(substring)]
但是，我将如何做到子字符串在dataframe中，并将其与另一个字符串进行比较。我试过的是
import pandas
a = pandas.DataFrame({"b":["foo","bar"]})
selection = a[a.b.str in "foot"] # should match first row
selection = a[a.b.s
浏览 4提问于2022-02-10得票数 0
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1回答
如何从另一个DataFrame填充一个DataFrame，添加行和替换空值？
python、pandas
我有两个具有重叠列和索引的pandas.DataFrame，如
X = pandas.DataFrame({"A": ["A0", "A1", "A2"], "B": ["B0", None, "B2"]},
index=[0, 1, 2])
Y = pandas.DataFrame({"A": [V, "A3"], "B": ["B1", "B3"], "
浏览 3提问于2016-06-13得票数 0
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1回答
使用groupby遍历pandas中的多个变量组合
python、group-by、pandas、multi-index
所以我有一些数据，比如：
df = pandas.DataFrame({"X1":[1,2,5]*4, "X2":[1,2,10]*4,
"Y":[2,4,6]*4, "group":["A","B"]*6})
我想要创建一个线性回归斜率系数表，对于每一组，以及每个相关的变量组合，大致如下：
group x y coef
A X1 Y 0.97
A X2 Y 0.85
B X1 Y 0.73
B
浏览 3提问于2014-03-20得票数 2
1回答
修改大熊猫dataframe列中的字符串
python、string、pandas、numpy、dataframe
我希望使所有字符串小写，并删除字符串开头和结尾处的空格。
df = pandas.DataFrame(data=[1,2,3,'A'],columns=['A'])
df['A'] = numpy.where(
df['A'].apply(lambda x: isinstance(x, str)),
df['A'].str.lower().str.strip(),
df['A'],
)
问题是，如果没有一个行是字符串，那么上面的代码就会失败。
df = pandas.Data
浏览 1提问于2019-02-21得票数 0
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1回答
如何在不添加额外索引的情况下使用Pandas groupby apply()
python、pandas、apply
我经常希望通过组合成组的DataFrame的多个列来创建一个新的DataFrame。apply()函数允许我这样做，但它要求我创建一个不需要的索引：
In [359]: df = pandas.DataFrame({'x': 3 * ['a'] + 2 * ['b'], 'y': np.random.normal(size=5), 'z': np.random.normal(size=5)})
In [360]: df
Out[360]:
x y z
0 a
浏览 3提问于2012-09-14得票数 10
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1回答
Python错误：'numpy.bool_‘对象不可迭代
python、numpy、boolean、pandas、iterable
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
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为什么熊猫Series.str将数字转换为NaN？
python、pandas
对我来说，这可能是一个根本性的误解，但我希望pandas.Series.str将pandas.Series值转换为字符串。
但是，当我执行以下操作时，本系列中的数值将转换为np.nan
df = pd.DataFrame({'a': ['foo ', 'bar', 42]})
df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == 'object' else x)
print(df)
Out:
a
0 foo
1 bar
2 NaN
如果首先将str函数应用于
浏览 0提问于2018-02-25得票数 7
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