我有CSV文件: lang
12345,it
77777,en 第一行是标题。我的表有一列lang。在接下来的每一行中,都有两个值: index和value。 当我用pd.read_csv(path)的Pandas阅读这张表时,我得到了下一个DataFrame结构: lang
12345 it
77777 en 但是当我通过df.to_csv(path)将它保存回CSV时,我在CSV文件的头之前得到了冗余的,: ,lang
12345,it
77777,en 似乎pandas处理这个逗号就像处理未命名的列一样,当我下次阅读这个文件时,我得到了这个DataFrame结构:
我有像这样的DataFrame,我在下面的代码中创建了df。
我有三个excel文件(名称:- 1C1,1M1,1V1),现在我想按DataFrame列'Sheet2‘拆分/分组,并在不擦除'Sheet1’中现有数据的情况下将数据保存在新的‘Sheet1’中。
import glob
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for f in gl
在与另一个DataFrame合并后,我正在尝试更改DataFrame中的值,并遇到了一些问题(合并之前似乎不是问题)。
我使用以下命令对DataFrame中的值进行索引和更改:
df.iloc[0]['column'] = 1
随后,我使用merge连接(左外部连接)两个索引(我意识到left.join(右)也可以)。此后,当我使用iloc执行相同的值赋值时,我收到以下警告:
__main__:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
如果我可以在for循环中每次迭代生成两列数据,并且我想将其保存在csv文件中,那么如果在下一次迭代中我将生成两列数据将并排堆叠在同一个csv文件中(没有覆盖),该如何做?下一次迭代也是如此。我已经搜索了pandas.DataFrame(mode='a'),但它只垂直地(按行)追加列。我研究过连接pd.concat,然而,我不知道如何在超过两个dataframes的for循环中实现它。你有没有这方面的示例代码?或者分享一些想法?
import numpy as np, pandas as pd
for i in xrange (0, 4):
x = pd.DataFram
我收集了很多人(超过5万人)在两年内每隔一天收集的一些时间序列数据。我想对数据集中的每个人和每个度量应用指数加权移动平均函数。在计算移动平均值之后,我想要将新值与dataframe中的现有值连接起来。我已经知道了如何在一个小样本数据集上这样做,但是我担心它没有被优化,因此不会扩展到我的实际数据集。我有大量的RAM可用,所以我不怕耗尽空间,但我关心的是,这可能需要多长时间来计算我的整个数据集。特别是当我试验不同的跨度和聚合水平时。
感谢第13966期的起点!
如何优化此代码以更好地扩展到更大的数据集?
import pandas as pd
import random
from datetime
我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
我有一个数据框,我在其中对一个字段执行多个regex子字符串搜索,以确定此字符串属于哪个“家族”。这是一个相当昂贵的搜索,所以我想将结果保存在一个Pandas列中,以便更快地检索。Pandas有一个很好的isin()方法,用于确定单个检索到的项是否在给定的查询集中,但我不确定如何进行反向操作。
下面是一个简单的单行示例:
>>> from pandas import DataFrame
>>> example = DataFrame({"text": "the quick brown fox jumps over the lazy d
我有3个数据文件,我想要合并成一个数据文件。在进行连接之前,第一个dataframe中的列是串联对象。但是,在我将它们连接起来之后,来自原始dataframe的列现在本身就是DataFrames,而不是Series:
type(combined_data['text'])
pandas.core.series.Series
# Append to the combined_data set as new columns
combined_data = pd.concat([combined_data, word_counts_df, keyword_counts_df], a
我想根据已识别的关键字在dataframe中添加新列:
这是当前数据(Dataframe= df):
Topic Count
0 This is Python 39
1 This is SQL 6
2 This is Paython Pandas 98
3 import tkinter 81
4 Learning Python 94
5 SQL Working 85
6 Pandas and Work 67