我有一个包含无关信息的Pandas数据帧df。无关信息存储在名称包含"PM“的列中。我想删除这些列,但我不确定如何删除。下面是我这样做的尝试。但是,我收到了这个错误消息: AttributeError:'numpy.float64‘对象没有'PM’属性。我不确定如何解释这个错误消息。我也不明白为什么在消息中提到numpy,因为dataframe df是一个pandas对象。 for j in range(0,len(df.columns)-1):
df.iloc[0,j].str.contains("PM"):
df.drop(j, axis=
我有一个pandas数据帧,所有的列都是对象类型。我试图通过键入cudf.from_pandas(df)将其转换为cudf,但出现了以下错误:
ArrowTypeError: Expected a bytes object, got a 'int' object
我不明白为什么这些列都是字符串而不是整型。我的第二个问题是如何向cudf追加一个新元素(如pandas : df。append()
我试图确定Pandas列中是否有具有特定值的条目。我试着用if x in df['id']做这件事。我认为这是可行的,但当我给它一个我知道不在43 in df['id']列中的值时,它仍然返回True。当我只包含匹配缺少的id df[df['id'] == 43]的条目的数据帧子集时,很明显,其中没有条目。如何确定Pandas数据帧中的列是否包含特定值,以及为什么我的当前方法不能工作?(FYI,当我在这个中使用类似的问题时,我也遇到了同样的问题)。
这并不是关于如何在数据帧的列中找到所有唯一条目的问题,因为我知道如何做到这一点: import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.txt',delim_whitespace=True)
for key in list(df.keys()):
uni = set(df[key]) 这实际上是关于如何使用pandas自己的动态方法/函数和这种奇怪的语法来实现它,我不明白为什么有人会使用它: In [101]: list(df.keys())
Out[101]: ['id_cliente', 'id_ordi
我想使用pandas数据帧中的第一列作为行索引,所以我尝试使用来实现,但这样做的副作用是添加了额外的列索引。
(运行选项InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"的jupyter notebook代码):
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[l+r*10 for l in range(1, 5)] for r in range(1, 5)])
df # before
df.set_index(0, inplace=True)
df # after
set_index()之前的
我正在用pandas read_csv加载两个不同的文件。一个包含英语句子,另一个包含印地语句子。在txt文件中,两者具有相同数量的句子。但是当我在Google Colab中加载文件时,行数发生了变化,这是由于后来出现了一个错误。 这是通过pandas加载的英文句子文件。 eng
0 Give your application an accessibility workout
1 Accerciser Accessib
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例: list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
我正在运行一个模型,该模型将数据输出到多个Pandas框架中,然后将这些帧保存到HDF5文件中。该模型运行数百次,每次在现有HDF5文件的框架中添加新列(多索引)。这是用Pandas merge完成的。由于每次运行的帧都有不同的长度,因此在帧中最终会出现大量的NaN值。
完成足够的模型运行后,如果行或列与出现错误的模型运行相关联,则从框架中删除数据。在这个过程中,新的数据帧被放入一个新的HDF5文件中。下面的伪python演示了这个过程:
with pandas.HDFStore(filename) as store:
# figure out which indices should
我想从一个目录中读取几个excel文件到pandas中,并将它们连接成一个大的数据帧。不过,我还没能弄明白。所有文件都有5列,它们是: C N S R Q 除了一个包含7列的文件,这些列是 D I C N QI P L 如何才能获得一个包含这些列的大型数据帧 C N S R Q 代码: import pandas as pd
import glob
path = #path
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []
for filename in all
嗨,我有一个时间序列,我想计算一下数据帧中每分钟有多少个事件。然后,我想将所有日期组合在一起,并打印包含事件的日期时间。最后,我想使用bokeh和matplotlib输出折线图和直方图。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
#alows you to see matplotlib in Inotepad
%matplotlib inline
dframe = pd.read_table('info.txt
因此,我有一个包含多个列的数据帧,但真正重要的列称为A和B。如果列A不包含值X,或者列B不包含值Y,则必须删除该行。
我尝试使用这个函数:
def removeRows(df, value):
df.drop(df[ (df['A'] != value) | (df['B'] != value)].index, inplace = True)
return df
But i got this error:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
S
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
我有一个pandas数据帧,它有一个包含NaN值的分类列,例如:
g = pd.Series(["A", "B", "C", np.nan], dtype="category")
g
0 A
1 B
2 C
3 NaN
dtype: category
Categories (3, object): [A, B, C]
在pandas中,NaN不是一个类别,但您可以在分类数据中包含NaN值。我想在Jupyter笔记本中使用%%R将此数据帧传递给R。分类列被R成功地识别为一个因子,但该因子的格式不
我有一个非常简单的问题。我想更改pandas数据框中给定行的给定列中的值。我试着用下面的方法来做:
df['column3'].loc[this_date] = val
因此,我得到以下警告:
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我对此警告的解释是,通过使用列名('column3')和loc,我并没有真正访问(引用)数据框中所需的单元格。相反,我创建了一个对象,它是"cell“对象的副本,然后我尝试更改与这个