我有一个像这样的熊猫数据帧:
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
我尝试在Python中组合两个CSV文件,每个CSV文件都有唯一的列,但这两个CSV文件共享一个公共键列。 我一直在寻找StackOverflow/Google/Pandas文档,但没有找到我想要的东西。Pandas文档页面上提供的merge和concat示例与我试图实现的不同,所以我不确定我所要求的在Pandas中是否可行。 我已经将两个CSV文件中的选定列读入到单独的数据帧中,现在我想要做的是基于键列将这两个数据帧合并为一个数据帧。 Example
CSV 1:
Key Make Model
501 Audi A3
502 Audi A4
503 Audi
假设我计算了熊猫数据帧中的行数。我使用以下代码来完成此操作:
df.shape
它给出了以下结果:(1700,12)
如何将1700值添加到现有的pandas数据帧中?我们将把与该值相关联的列称为D。
当前数据帧:
A B C
30 40 text
所需数据帧:
A B C D
30 40 text 1700
我是python和pandas数据帧的新手,我正在努力地思考如何将python生成器转换为pandas数据帧。
我想要做的是用这个函数将一个大表分成块,生成一个生成器:
def fetch_data_into_chunks(cursor, arraysize=10**5):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
然后
我刚接触pandas,对此感到相当困惑,特别是与列表和使用列表理解相比。
我有一个有4列的数据帧。我想在第四列"m“的基础上创建第五列"c”。我可以通过对"m“列中的每一行应用我的函数来获得"c”的值。
如果"m“是一个列表,并且使用列表理解,那么它将是
c = [myfunction(x) for x in m]
如何将此“逻辑”应用于数据帧?
我有一个基于CSV的数据帧 name value
A 5
B 5
C 5
D 1
E 2
F 1 值计数字典如下所示: {
5: 2,
1: 1
} 如何将原始数据帧一分为二: name value
A 5
B 5
D 1
name value
C 5
E 2
F 1 那么,如何拆分一个在pandas中举起列值和计数列表的数据帧呢?
我正在按百分比建立ARIMA/Sarima模型,但得到的误差为1- model = SARIMAX(np.asarray(train), order = (0, 1, 1), seasonal_order =(1, 1, 1, 12))
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe
我正在运行一个模型,该模型将数据输出到多个Pandas框架中,然后将这些帧保存到HDF5文件中。该模型运行数百次,每次在现有HDF5文件的框架中添加新列(多索引)。这是用Pandas merge完成的。由于每次运行的帧都有不同的长度,因此在帧中最终会出现大量的NaN值。
完成足够的模型运行后,如果行或列与出现错误的模型运行相关联,则从框架中删除数据。在这个过程中,新的数据帧被放入一个新的HDF5文件中。下面的伪python演示了这个过程:
with pandas.HDFStore(filename) as store:
# figure out which indices should
我有一个包含两列的dataframe,第二列的值作为字典。我正在尝试将字典的键转换为数据帧的单独列。
df
name values
a {'king':'diamond','queen':'spade','jack':'club'}
a {'king':'spade','queen':'club','jack':'diamond'}
b {