我正在使用下面的代码来绕过被零除的错误,仍然得到一个错误,不能弄清楚这里到底出了什么问题。
df.loc[:,'B to A Ratio'] =np.where(df.loc[:,'A']!=0,df.loc[:,'B']/df.loc[:,'A'],np.nan)
仅供参考,我正在对从数据透视表创建的数据框执行此操作。这里的“A”列和“B”列只是为了说明。
我有一个数据帧,它具有唯一的行名和唯一的列名。我想将行转换为列,并将列转换为行。
例如,下面的代码:
starting_df <- data.frame(row.names= c(LETTERS[1:4]),
a = c(1:4),
b = seq(0.02,0.08,by=0.02),
c = c("Aaaa","Bbbb","Cccc","Dddd")
我试图将行保存在包含缺失数据的数据集中。
当一次热编码一列(或多列)与学习。是否可以编写一条规则,然后if currentItem == null或if currentItem == 0将输出数组设置为所有0?
例如:
A A B -> [[1, 0], [1, 0], [0,1]]
B B A -> [[0, 1], [0, 1], [1,0]]
null B A -> [[0, 0], [0, 1], [1,0]]
单热编码:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Labe
我已经找了一段时间了,但我似乎找不到这个小问题的答案。
我有一些数据,如下
name address age total_money
joko china 56 4,5430012000007E+63
feni korea 35 3,6000016489732E+90
rani kamboja 54 1,470001179997E+133
每列的数据类型是:
name 3 non-null object
address 3
我有下面的代码来解析一些csv数据。关键是最后几行,其余的只是为了显示上下文。基本上,我的数据中最后有三列,ID变量LopNr和case应该有整数“无论如何”,但为了以防万一,我将整个DataFrame转换成整数。为什么我要为结果csv文件中的LopNr列和年份列获取".0“,而第三列包含聚合数据的列实际上被转换为整数,并且输出时没有".0"?我认为,在.astype(int)之后,所有列都有整数,并且我们的输出到csv,而不将它们转换回浮动。
import iopro
from pandas import *
neuro = DataFrame()
for ye
我有一个pandas数据框,它的列如下:
In [96]: data['difference']
Out[96]:
0 NaT
1 1 days 21:34:30
2 0 days 16:57:36
3 0 days 00:16:51
4 0 days 15:52:38
5 0 days 14:19:34
6 0 days 02:54:46
7 1 days 04:21:28
8 0 days 01:58:55
9 0 days 10:30:35
10 0 days
我有一个熊猫数据框和一个带有特定值的列表。
我想检查列标题下的每个列值是否包含在列表中,如果发现为0,则分配1。
在下面的示例中,根据列表l中的值测试列标题v下的列值。
l=['a','e']
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'v' : ['a','b','c','d','e']})
df
id v
1 a
2 b
3 c
4 d
5 e
结果,我期待的是,
id v
我有一份数据
dfooc
Name AddressId
XYZ nan
ABC <memory at 0x7f145136ca10>
HIJ nan
如何将此AddressId列转换为浮动类型?目前-
Name: AddressId, Length: 346498, dtype: object
我试过了
dfooc['AddressId'] = int(float(dfooc['AddressId']))
raise TypeError(f"cannot convert the series to {converter}")
如何将TextPad '中的行替换为空(即:删除只有一个字符的行)?
我有一个包含三列的Excel电子表格:
Column A - single quote
Column B - some number
Column C - single quote plus a comma
这个电子表格中有超过90,000行的数据在列B中。有超过一百万行在列A中只有一个单引号,因为我对该列执行了"Ctrl+D“操作,将该列中的值(单引号)向下复制到所有行。
当我将这三列复制并粘贴到TextPad中时,我得到了超过一百万行的代码。我使用F8/Replace对话框将选项卡替换为空。(将: tab
我有一个Pandas dataframe,它看起来如下:
name1 country1 name2 country2
A GER B USA
C GER E GER
D GER Y AUS
E GER A USA
我想获得一个包含name和country两列的新数据want,其中包含了(name1, country1)和(name2,country2)的唯一对。
预期结果应该如下所示:
name country
A
将字典字典转换为具有数据类型的数据框架的首选方法是什么?
我有以下类型的字典r,它包含每个键后面的事实集
import pandas as pd
r = { 1:{'a':1,'b':2,'c':'b'},
2:{'d':1,'b':1,'c':'b'},
3:{'e':0} }
将这个字典转换成数据字典可以用一种非常简单的方式完成。
x = pd.DataFrame(r)
x
x.dtypes
,它在原始字典上生成以下版本
我是Python的新手,我有以下的dataframe结构:
data = {'name': ["a","b","c","d","e","f","g","h"], 'value1': [1,2,3,4,5,6,7,8],'value2': [1,2,3,4,5,6,7,8]}
data = pd.DataFrame.from_dict(data)
data = data.transpose()
我想要计算的是一个新的dat
这是一个普遍的问题,但我已经使用熊猫一年多了,当我在熊猫DataFrame专栏中混合类型时,我就会陷入麻烦。我经常会有这样一个DataFrame:
df2 =
0 1 2 3 4
val_str test test test test test
val_date 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15 2014-01-15
val_float 1.5 1.5