然而，当涉及到显示数据时，本教程只提到“索引可以映射到有用的值，两个数组与其余数据合并”。 但是没有关于如何做到这一点的实际解释。我不是很精通Pandas，我不知道如何执行这个合并，所以我最终只有2个多维数组，我不知道如何将它们映射到原始数据来研究示例并进行实验。这是代码 import numpy as npimport
浏览 20提问于2021-09-21得票数 0
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假设我有一个一维数组：my_array = np.arange(0,10)(10, )import pandas as pd# Random list of characters to be used as columnspd.DataFrame(my_array, column
浏览 0提问于2013-04-29得票数 1
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我是Keras的新手，我正在尝试对数据集进行二进制MLP，并且不断地在不知道原因的情况下获得超出界限的索引。_getitem_array(key)
indexer = maybe_convert_indices(indexer, n)
File "C:
浏览 1提问于2016-03-13得票数 11
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这是我的代码：# testy's shape is (6, 4), so 6 rows and 4 columns# basey is the average of each column of testy, and the shape is (1, 4)errory = testy - basey.T
然而，由于t
浏览 0提问于2018-10-13得票数 0
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如何将numpy数组转换为pandas数据帧。为了简化问题，该数组只包含5个值。在实践中，还有更多。import numpy as npnparray1 = np.array([1,2,3,4,5])
nparray2 = np.array([2,2,2,6,6]) 我想从nparray1中获得以下数据帧结构： | column1 | column2 | c
浏览 13提问于2021-08-31得票数 0
我有一个大熊猫数据帧，大约有300列，列类型都是float32。我想用这些数据尝试机器学习算法，所以我调用df[x_columns].values来创建numpy ndarray，然后将其用作机器学习算法的输入。通过查看内存消耗，dfx_columns.values似乎创建了原始数据的副本，而不仅仅是视图。有没有可能只让它创建原始数据的视图，这样我就可以减少内存消耗？
浏览 6提问于2021-09-17得票数 0
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我正在学习一门关于机器学习的课程，有一个建议(关于平衡班级)使用以下代码：其中y_train是一个pandas数据帧(通过as.matrix()将其转换为numpy数组)。
浏览 0提问于2016-07-25得票数 5
我正在构建一个推荐系统，这里有一些评分数据。每行代表一个用户，每列代表一个产品，每个数据点代表用户对产品的评价。我有一个类似于上面的pandas dataframe (我把它放到一个numpy数组中，以便在stackoverflow上查看)。我目前的解决方案是先将所有的零都改为NaN。然后，有了这个NaNs
浏览 0提问于2017-10-13得票数 0
我目前有一个数据，其中每一行都有一个文本通道和一个numpy浮动数组。 据我所知，将这两种数据类型保存为一种数据格式是不有效的(如果我错了，请纠正我)。因此，我将使用另一列int单独保存它们，当我想要再次连接这两个数据集时，将使用该列将它们映射到一起。但是后来我意识到，如果我可以确认numpy.save和numpy.load永远不会改变数组的顺序，那么我可以只保存numpy
浏览 49提问于2019-05-14得票数 1
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我有一套这样的数据：我需要迭代第一列中的每个值，在第二列中找到相应的最大值，然后存储在一个新数组中(或者从这个数组中删除其他值)。因此，对于这个例子，最终的输出是：我已经成功地编写了一段代码，它将对特定的列值执行此操作，但无法解决如何将其转换为一个循环来执行整个数组：
浏览 1提问于2021-01-22得票数 1
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我对.loc、.iloc和.index方法以及切片非常熟悉。.reset_index方法可能没有(也可能不能)在我们的数据帧上被调用，因此索引标签可能不是有序的。dataframe和numpy数组实际上是dataframe的不同长度子集，但对于本例，我将使它们保持相同的大小(一旦有了示例，我就可以处理偏移量)。idxlbls = df.index[df['timestamp'] == dt]
stuff = df.loc[idxlbls, 'col3
浏览 16提问于2018-07-23得票数 1
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这就是我的问题，我有一个这样的数据框架：S3 0 5 9S1 6 11 12S4 4 8 8df.mean()df.mean().mean()df.get_values().mean()除了在后一种情况下，它使用numpy<
浏览 0提问于2014-08-05得票数 46
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我有一个形状为(4，3)的数据帧，如下所示：2 0.616312 -1.643927 -0.483673我想将数据帧的每一列乘以一个形状为(4，)的数值数组：
In [9]: y
浏览 0提问于2015-08-13得票数 8
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我一直收到这个错误：'numpy.ndarray‘对象没有'iloc’属性。我到处都在搜索，但没有类似的问题。我尝试了numpy中的'loc‘函数，结果仍然是一样的。
浏览 70提问于2020-04-17得票数 0
=np.nan, strategy='most_frequent')
weather_test = imp.fit_transform(weather_test) 当weather_test是一个熊猫数据帧时但是，当我将weather_test更改为numpy数组时，它可以工作。
浏览 15提问于2020-01-09得票数 0
我有多个pandas数据帧，我想写一个函数，它将取出数据帧每列中的值，并将它们放入自己的numpy数组中。示例数据帧In [2]: df 0 1 2 2 4 6
如何从A列和B列的
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
在我的应用程序中，我希望从许多numpy数组创建一个RDD。每个numpy数组是(10,000，5,000)。目前，我正在尝试以下操作：for np_array in np_arrays: spark_df(rdd_list)
所有的步骤都很快，除了将Pandas数据帧转换为Spark数据帧非常慢。如果
浏览 0提问于2016-06-28得票数 0
问题是如何将行从pandas数据帧加载到numpy数组中，以便逐行处理？虽然在类似的问题上有许多问题，但这个问题是独一无二的，因为它需要逐行处理，我已经通过for循环促进了这一过程。for循环打算将dataframe中的每一行作为numpy数组，并将其与另一个具有任意浮点值的numpy数组相乘。最小函数定义如下。np.array([[header_0, header_1], [header_2, header_3]]
浏览 23提问于2021-09-08得票数 0
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