我在python字典中有两个数据帧的集合。每个数据帧都有一个由0和1的组合组成的字符串列。此外,字符串的长度随该月份的天数而变化。
我的问题是,我不知道如何将字符串列拆分为多个,因此在每一列中只有一个或零或一个缺失的值。
我看到了这样一个建议,即使用list(map(int(i) for i in str(01111001))可以将单个数字拆分为其数字。
然而,我如何将字典中的col分割成多个列,以便在特定记录较短的情况下,每一列只包含一个或零或一个缺失值。
'ATM':
Plant Year Month Holiday
01
我见过梅在这个问题上提出的问题,但大多数都与我的相反。我有一个字符串列表(数据帧的列)和一个子字符串的列表。如果每个字符串包含子字符串,我希望将其与子字符串列表进行比较,然后返回该子字符串,否则打印“compare”。
subs = [cat, dog, mouse]
df
Name Number SubMatch
dogfood 1 dog
catfood 3 cat
dogfood 2 dog
mousehou
我在python,我正在尝试扩展到数据帧。
subject_id hour_measure urinecolor blood pressure
3 1.00 red 40
1.15 red high
4 2.00 yellow low
由于它包含数字列和文本列,下面的代码给出了错误
#MinMaxScaler for Data
scale
我需要提取序列中字符串的最后一部分,以便在我的数据帧中创建新的序列(列)。以下是字符串列示例 |笑话 _ 标识符 : Klint De De 1 Klint De De 2 Klint De De 3 Gordons拉各斯1 Gordons拉各斯2 我尝试使用这行代码提取字符串的最后一部分 import re
train_data.Joke_identifier.str.split(r"[a-zA-Z]\s[0-9]\Z", expand=True) 但它会返回 我将获得一个新的数据框,如下所示 Joke_identifierJokerCityEditionKlint De
我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID
例如,
set.seed(1984)
d <- data.table(name=letters[1:26],a=rbinom(26,1,0.5),b=rbinom(26,1,0.5),c=rbinom(26,1,0.5))
我可以通过以下方式删除a、b、c列为0的行:
d[,if(sum(a,b,c) != 0) .SD,by=.(a,b,c)]
结果是:
a b c name
1: 1 1 1 a
2: 1 1 1 u
3: 1 1 1 x
4: 0 1 0 b
5: 0 1 0 d
6: 0 1 0 h
7: 0 1 1
我想画一张散点图的点是棋子的图。现在,代码非常简单: fig = px.scatter(
x = df_game.x,
y = df_game.y,
color = df_game.color,
symbol = df_game.icon,
opacity = 0.1
)
fig.show() 它返回这个图: ? 但我想要这样的东西: ? 我的数据帧包含每个转弯上每一块的(x,y)位置,如下所示: turn piece color x y icon
0 0 r w 1 1
我想连接几个列,这些列可以是字符串列表,也可以是ints列表。
到目前为止,我已经这样做了;
data1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
data1['D'] = [' '.join(str(row)) for row in data1[data1.columns[0:3]].values] # add a new column by concatenating the existing columns
A B C
我是张量流的初学者,我正在尝试建立一个简单的模型来预测0和1的and运算。我用0和1做了一个小数据集,它有X1,X2和output列。我有两个变量X和y。X有input1和input2的数据帧。Y的数据帧output.The问题是定义神经网络层使用keras.I。我不知道如何指定输入层的大小。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
dataDF = pd.read_excel('Untitled.xlsx')
dataDF.columns = ['X1'
我试图直接将数组转储到工作表,而不需要循环。这对于所有数据类型都是可能的,除了'Byte‘数组。为何会这样呢?
我想使用Byte数组,以节省内存成本(数据常常超过2GB的excel限制)。虽然我已经通过分块来解决这个问题,但我想了解为什么Byte数组不能直接转储到一个范围中。
编辑1:
数组值要么是0,要么是1,我希望输出显示为0或1。使用布尔数组将其作为TRUE或FALSE,我不喜欢这样做。有什么优化的(内存和速度)方法来做到这一点吗?
Sub ArrayPasting()
Dim byteArray(1 To 3) As Byte
Dim intArray(1 T
我创建了两个stringList BookmarkedFields和BookmarkedRecord
它包含数据集的列名,类似于field:fieldValue字段是来自BookmarkedFields的列名,fieldValue是根据列计算的值
下面是将记录作为记录的列和列值存储在stringList中的过程。
procedure TBkmrgString.GetIQBookmark(ADataset: TDataset);
var
I : integer;
begin
ADataset.GetFieldNames(BookmarkedFields);
for I := 0 to
我是新来的。我试图获得字符串列的最大值。
这里是我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import mode
print ("Maximum Occurence of Store Owner " + str(mode(df_units["StoreOwner"], nan_policy='omit').mode[0]))
这里是商店所有者数据的前几行:
0 Muhammed MacIntyre
1