我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
我大量使用Pandas数据格式。并且需要将一些数据附加到dataframe,例如记录dataframe的出生时间、数据的附加描述等等。
我只是找不到dataframe类的保留字段来保存数据。
因此,我更改core\frame.py文件以添加一行_reserved_slot = {}来解决我的问题。我在这里发布的问题只是想知道这样做可以吗?或者是否有更好的方法将元数据附加到dataframe/列/行等?
#----------------------------------------------------------------------
# DataFrame class
class
我在python中有一个pandas Dataframe,它有一个名为"Description“的列,其中包含一组由"\n”分隔的文本元素。我想通过拆分文本元素在相同的Dataframe中创建新列。例如,我有: Description
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联的元素获得相应的列数,如下所示: Description A B C
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' Elephant
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import