对于这个挑战,您需要从stdin中读取一行,并检查它是整型、浮点型还是字符串类型。If input is- Integer print‘此输入的类型为Integer。’对stdout浮点型打印'This input is type Float‘对于stdout字符串,打印“This input is type String”对于stdout,则打印“This is print”到stdout。
例如,如果我的输入: 45.6输出:浮点数
所以,我的问题是,我如何能够接受输入,就像在python中,我们接受输入,它会自动转换为字符串,所以如何避免它。我不知道用户会给出什么样的数据类型输入
我有一个数据框,其中一列(B列)可以包含字母、数字或根本不包含任何内容。假设数据帧是: A B C
1 2 Dog
3 C Bird
30 nan Cat
11 4.1 Wolf 我想根据列B中是否有数字,有条件地获取行: A B C
1 2 Dog
11 4.1 Wolf 我发现可以通过输入df.loc[df["B"].notnull()]将数据帧限制为只包含值的行。我想知道的是,是否有一个等效版本的.notnull()可以只选择列B包含数字的行?
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
编写一个名为"csv_to_kvs“的函数,该函数以字符串作为参数,表示具有4列的CSV文件的名称,格式为" string,float,float,float”,并返回一个新的键值存储映射字符串到浮点数。返回的键值存储将为文件中的每一行提供一对键,其中键来自CSV文件的第一列,值来自第三列。(我的代码如下)
import csv
def csv_to_kvs(string):
with open(string) as f:
my_file = csv.reader(f)
my_dict = {}
for row in my_file:
m
我正在尝试使用如下示例中的'{:,}'.format(number)来格式化pandas数据帧中的数字:
# This works for floats and integers
print '{:,}'.format(20000)
# 20,000
print '{:,}'.format(20000.0)
# 20,000.0
问题是,使用具有整数的数据帧不起作用,而在具有浮点型的数据帧中工作正常。请参见示例:
# Does not work. The format stays the same, does not show thousands
我有一个熊猫数据帧"df“。在这个数据帧中,我有多个列,其中一列必须是子字符串。假设列名是"col“。我可以像下面这样运行"for“循环并子串该列:
for i in range(0,len(df)):
df.iloc[i].col = df.iloc[i].col[:9]
但我想知道,如果有一个选项,我不需要使用"for“循环,而是直接使用属性,我有大量的数据,如果我这样做,数据将需要非常长的时间处理。
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
我将csv文件读入pandas数据帧,并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面,我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助!
我有一个pandas数据框,其中数据框的每一列都对应于给定股票的收盘价(IBOVESPA-BRASIL)。我想计算每个数据帧股票(df0)的RSI值,并用这个数据(df1)创建一个新的数据帧。我正在尝试使用pandas-ta库,但我被与收盘价对应的参数卡住了。我该如何解决这个问题呢?
#!pip install yfinance
#!pip install pandas-ta
#Used Packages
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from pandas_datareader import data as pdr
import yf