我已经构建了一个隔离林来检测我拥有的csv文件的异常,我想看看如何更改数据的格式。现在,异常数据正以pandas数据帧的形式输出,但我想将其更改为json文件,格式如下:
{seconds: #seconds for that row, size2: size2, pages: #pages for that row}
我附上了代码和数据的样本,非常感谢!
model.fit(df[['label']])
df['anomaly']=model.fit_predict(df[['size2','size3','size4&
我想比较一下df和df_equal。df包含多个单独的数据帧
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[ 'b', 'b', 'b' ]],
columns=['a', 'b', 'c'])
Output:
a b c
0 b b b
df2 = pd.DataFrame([[ 'x', 'x', 'x' ]],
column
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片,转置该切片,并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧,我目前正在运行for循环,逐个单元格地复制每个值,但效率非常低。
除了for循环,我已经尝试了.loc,.iloc,与转置,但没有成功。pivot,pivot_table,melt在这里似乎不适用,否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我正在做数据比较项目。这里我有两个excel文件'Prod1‘和'Proj1’,它们是我在python中作为数据框架导入的。这两个数据帧都有46个具有相同标签的相同列。但是跨两个文件的行数不同(例如,Prod1有100行,而Proj1是110)。我想按单元格值比较单元格,并在另一个数据帧中突出显示错配为“TRUE”或“FALSE”。这可以在excel中进一步导出。到目前为止,我能够读取文件,但在比较部分被击中。请协助。
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
os.getcwd()
os
我完全是Pandas的初学者,我想知道如何比较一个数据帧中的行对组合与另一个数据帧中的行对组合。
我有df:
id dates
0 A 2000-01-01
1 B 2000-01-02
2 C 2000-01-03
并想将其与df2进行比较:
id dates
0 A 2000-01-01
1 B 2000-01-03
2 C 2000-01-01
3 D 2000-01-04
4 E 2000-01-05
对于df2中的每个特定id,它将相应的日期与df1进行比较(并告诉我df1中的日期是在上还是晚于df2
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
我有一个有几个..csv文件的文件夹。每个包含数据的时间,高,低,开放,Volumefrom,Volumeto,加密货币关闭。
我成功地将.csvs加载到一个数据文件列表中,并删除了列Open、High、Low、Volumefrom、Volumeto,这是我不需要的,给我留下了时间,并关闭了每个数据帧。
现在我想把数据列表组合成一个数据,索引以最小的硬币的时间戳开始,在这个例子中是iota。
这是我到目前为止编写的代码:
import pandas as pd
import os
# Path to my folder
PATH_COINS = r"C:\Users\...\C