我有熊猫的数据,我想保存连续的值。
a['abc'].describe() # a name of pandas dataframe, abc--column name
count 250000.000000
mean 43.412040
std 26.075295
min 0.000000
25% 25.000000
50% 38.000000
75% 53.000000
max 218.000000
Name: abc, dtype: float
我有一个包含分类数据和NaN值的COLOR列的熊猫数据框-
ZIP YEAR COLOR
11111 1990 0
11111 1990 1
11111 1990 NaN
11111 1990 1
22222 2000 0
22222 2000 NaN
22222 2000 NaN
22222 2000 1
如何按ZIP和YEAR列(df.groupby(['ZIP', 'YEAR']))聚合
我正在研究Wes的Python For Data Analysis,我遇到了一个奇怪的问题,这本书中没有提到这个问题。
在下面的代码中,基于他书的第199页,我创建了一个dataframe,然后使用pd.cut()创建了cat_obj。根据这本书,cat_obj是
“一个特殊的分类对象。您可以把它当作表示bin名称的字符串数组;在内部,它包含一个表示不同类别名称的级别数组,以及标签属性中年龄数据的标记。”
太棒了!但是,如果我使用完全相同的pd.cut()代码(在下面5节中)来创建dataframe的一个新列(称为df['cat']),那么该列将不是一个特殊的分类变量,
我正在使用我从Lynda.com上获得的sklearn MinMaxScaler代码来缩放我的数据集,以获得预测代码。特征范围应该是(0, 1 ),但我在我的试验数据中注意到一些列大于1。我相信这会导致我的预测代码不正确。有人能帮上忙吗?Belo是我使用的代码...
import pandas as pd
from sklearn.preproMinmaxcessing import MinMaxScaler
# Load training data set from CSV file
training_data_df = pd.read_csv("10596_data_traini
我有csv和txt文件,我想分析它们并在特定的列中找到最高的数字。例如,我想知道第5列中的最高数字(在所有行中)。这就是到目前为止我所知道的,但我不知道如何搜索特定的列。
`import csv
#opening csv
file = open("Scoring.csv","r")
csv = csv.reader(file)
csv_1=[]
rows = []
for in_line in file:
row = [float(each) for each in in_line.split()]
rows.append(row)
fi
我怎样才能将int改为范畴
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('data.xlsx',header=0)
data.info()
现在有一个柱的损坏,即int64。它显示了不同的伤害群。如何将该列转换为分类列?(背景是,有4个伤害组。1不是真正的伤害,4是完全伤害)。
我试过:
data['damage']= data.damage.astype('categorical')
*data type 'categorical' not unde
我有一个熊猫数据框架,如下所示。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[100,300,500],
'C':list('abc')
})
print(df)
A B C
0 1 100 a
1 2 300 b
2 3 500 c 我想要使整个数据帧标准化。由于列C不是编号列,我所做的如下所示(即首先删除C,