我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
我想使用 + 。我收到了一个奇怪的错误,在MWE下面:
from uncertainties import ufloat
import pandas
number_with_uncertainty = ufloat(2,1)
df = pandas.DataFrame({'a': [number_with_uncertainty]}) # This line works fine.
df.loc[0,'b'] = ufloat(3,1) # This line fails.
我注意到,如果我尝试添加ufloat的“动态”(就像我通常对float或其他东西所
我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
我有一个带有字符串列的pandas.DataFrame,我想使用在我的程序中分割的他的值。
我有两种方法可以做到这一点,但我需要知道理论上哪一种更快,以及为什么:
s1 = [x.split() for x in df[_COLUMN_]]
s2= df[_COLUMN_].apply(lambda x: x.split())
我用%%time在笔记本上跑步,但在我的睾丸里我看不出有什么不同。
我知道结果对象对于每一种方式都是不同的,但我也可以使用这两种方法。
我已经创建了一个继承自pandas.DataFrame的类。在这个类中添加了元数据(不是添加到列中,而是添加到类实例中):
class MeasurementPoint(pandas.DataFrame):
def __init__(self, data, metadata):
super(MeasurementPoint, self).__init__(data)
self.metadata = metadata
# in order to return MeasurementPoint instead of DataFrame, defi
提取列数据集的最佳方法是什么?我有用于此数据分析的Matlab代码,但我想使用Python。
在中,如何提取单个列并将它们放入列向量中?例如,假设我想提取B列,第3到26行。读取excel文件的代码如下:
# importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# reads in excel data
cylinder_data_file = pd.ExcelFile('FriDataCylinder.xlsx')
cylinder_data_file.sheet_names
data = cylinder_
是否有一个函数通过一个特定的列值将一个pandas.dataframe对象分割成多个子数据格式?例如,如果我有
A 1
B 2
A 3
B 4
我想要的结果如下:
A 1
A 3
和
B 2
B 4
在R中,它是分裂函数。在python中是如何做到的呢?我知道我可以在forloop中使用子集。但是有这样的功能吗?谢谢。
我收到“找不到行或更改了异常”。
System.Data.Linq.ChangeConflictException: Row not found or changed. at
System.Data.Linq.ChangeProcessor.SubmitChanges(ConflictMode failureMode) at
System.Data.Linq.DataContext.SubmitChanges(ConflictMode failureMode)
at System.Data.Linq.DataContext.SubmitChanges()
如何判断是哪一列导致了异常?
谢谢。