我使用从CSV文件中填充的熊猫数据帧,然后使用Bokeh将该数据帧转换为ColumnDataSource。
看上去像是:
dataFrame = pandas.read_csv('somefile.CSV')
source = ColumnDataSource(dataFrame)
现在我有了所有的列,我想做基于行的计算。
例如:我有三列:
x, y, colour
它可能有以下内容:
1, 2, blue
2, 5, red
1, 8, yellow
现在,当我在源代码中搜索时,我想在该行中更改一些关联变量,那么我如何做到这一点:
# how do i step throug
我有两个数据:
Dataframe #1
A B C D E
2 1 0 5 7
和
Dataframe #2
C E F G
3 1 0 9
我希望将这两种数据格式结合起来,以便第一条数据作为引用,并将共同的列相加在一起。
解决方案应如下所示:
A B C D E
2 1 3 5 8
注意,共享列(C和E列)的元素被添加,而Dataframe #2中的额外列(F和G列)被忽略,因为它们没有在Dataframe #1中找到。每个Dataframe只有一行。
我尝试过用R中的本机函数以及合
当index列为distinct时,如何对一列中的值求和?
最初,我有这样一个SQL查询:
SELECT COALESCE(SUM(ISNULL(cast(Quantity as int),0)),0) AS QuantitySum FROM Records
我也尝试过这样做,但当一些量值恰好相同时,这是不正确的:
SELECT COALESCE(SUM(DISTINCT ISNULL(cast(Quantity as int),0)),0) AS QuantitySum FROM Records
如何修复此查询,使其仅对索引值不同的记录数量求和?
表格示例:
Index Quantit
我有一个有一排排句子的Dataframe。现在,我想从Dataframe中删除所有包含字典/列表中>= x (e.g. 2 or 3)字数的句子,这些词可以看上去如下:dict = {"ice", "water", "rain"}
例如,如果x=2,我想删除句子ice and water are similar to each other,因为它有字典中的两个单词,但是没有ice melts away when it's warm,因为它在字典中只有不到两个单词。
我知道我能从字典中删除包含任何单词的句子:
df[~df.Sente
我有一个在索引中有重复值的DataFrame。我想通过选择索引中在不同列中具有最大值的行来筛选此数据集,以便仅显示每个索引的一个实例。例如,我的DataFrame如下所示:
df:
Product ID Store Sales
1 A 50
1 B 200
1 C 20
2 A 400
2 B 10
3 A 20
我有一个数据帧,其中散布着NaN,我想把它们全部删除,这样我就只剩下我的数据了。
这是我的dataframe fish_frame的打印输出
fish_frame: 0 1 2 3 \
0 735-8 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN LIVE WGT
2 GBE COD NaN NaN 600
我有3个数据集,每个数据集有3列和超过1000行。数据是关于两种症状组合的计数。例如,疼痛和发烧,计数为2。我想要一个输出,其中这些DataFrames以这样的方式组合在一起,即来自不同DataFrames的常见症状的计数被相加,而非常见的组合恰好以它们的方式结合在一起。我附上了一个样本DataFrame和我想要的结果。我们将非常感谢您的帮助。
#Sample
a = pd.DataFrame({'a':['pain','fever','Headache'],'b':['Cancer','H
我有两个像这样的数据:
df1 = pd.DataFrame({'A': [1,0,3], 'B':[0,0,1], 'C':[0,2,2]}, index =['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [0,0], 'B':[2,1]}, index =['a','c'])
df1和df2:
| A | B | C | | A | B |
---|---|---|--
我有一个熊猫数据帧作为 position base text
1 458372 A 19:t|12:cg|7:CG|1:tcag|1:T
2 458373 C 21:GCA|3:GCG|3:ATA|2:GCGAA|1:GTA|1:CGAG|1:g 我想从文本列中检索数字,并将它们相加到另一列中。text列中的值包含由任何非数字值[^0-9]分隔的数字。在text列的第一行值中,数字是19、12、7、1和1,这将与40相加,这将是新列中的一个值。生成的Dataframe将如下所示: position base text
当我使用dataframe时,有没有更好的方法来编写这样的循环?a,b是数据帧(4,1096)
c = pd.DataFrame(np.zeros((4, 1096)))
for j in range(0, 4):
for i in range(0, 1096):
c[i][j]=abs((a[i][j]-b[i][j]))/(a[i][j]+b[i][j])
我在Pandas中迷失了方向,并尝试通过列和的值找到一种groupby DataFrame的方法。
例如,假设我有以下数据:
In [2]: dat = {'a':[1,0,0], 'b':[0,1,0], 'c':[1,0,0], 'd':[2,3,4]}
In [3]: df = pd.DataFrame(dat)
In [4]: df
Out[4]:
a b c d
0 1 0 1 2
1 0 1 0 3
2 0 0 0 4
我希望对列a、b和c进行分组,因为它们的和都等于1,因此D
我正在尝试使用for循环对包含1行和1500多列(特性)的数据集进行迭代。这些特征是包含浮动对象的元组。如果没有足够的信息提供帮助,我可以附加csv文件。我所要做的就是检查该行的每一列下是否存在1。任何包含1的列都将被发送到空列表。
我理解(我猜不像我想的那么好)执行下面的for循环所抛出的错误的核心(不支持的操作数类型for +:'int‘和'tuple'),但不确定为什么它开始迭代数据的子集,然后抛出错误。
for x in range(1,2):
peaks_to_delete = [] #empty list to add column labels (tu