我已经从文件中提取了多个数据,现在我想为我感兴趣的数据创建一个数据帧。我尝试了以下几种方式:
anticodon = re.findall(r'(at.\w\w-\w\w)', line)
for line in anticodon:
anticod = line.replace('at ', '')
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [m_id], 'cod': [anticod]})
print df1
* similar w
我使用从CSV文件中填充的熊猫数据帧,然后使用Bokeh将该数据帧转换为ColumnDataSource。
看上去像是:
dataFrame = pandas.read_csv('somefile.CSV')
source = ColumnDataSource(dataFrame)
现在我有了所有的列,我想做基于行的计算。
例如:我有三列:
x, y, colour
它可能有以下内容:
1, 2, blue
2, 5, red
1, 8, yellow
现在,当我在源代码中搜索时,我想在该行中更改一些关联变量,那么我如何做到这一点:
# how do i step throug
问题是如何将行从pandas数据帧加载到numpy数组中,以便逐行处理?虽然在类似的问题上有许多问题,但这个问题是独一无二的,因为它需要逐行处理,我已经通过for循环促进了这一过程。for循环打算将dataframe中的每一行作为numpy数组,并将其与另一个具有任意浮点值的numpy数组相乘。最小函数定义如下。 def function():
#Load Data
data = pd.read_csv('data.csv')
#Forward
for row in data:
variable_matrix = np.arra
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我从CSV文件中读取了数千行数据,其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后,我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败,这时我希望读入原始文件,但在失败后从一行开始处理。因此,当这种情况发生时,设置我的代码,以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行,并将原始数据帧分割成一定大小:
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
我在Pandas有一个数据帧,它显示了一个城市/州的男性所占的百分比。数据帧df如下所示(请注意,这不是我的实际使用情况/数据,但我的数据类型类似) STATE CITY PERC_MEN
ALABAMA ABBEVILLE 41.3%
ALABAMA ADAMSVILLE 53.5%
....
WYOMING WRIGHT 46.6% 每个State/percentage of men组合将恰好返回一个值。 如何显示给定州的城市/人口值?我的代码如下所示(我需要按STATE分组的第一行,因为我对数据做了其他事情) for state
我有一个ASCII数据集,其中包含ctrl A字段分隔符和\n作为行分隔符。我希望把它读到Python中,并想知道如何处理它。特别是,我希望能够将这些信息读取到pandas数据帧中。 我目前有; import pandas as pd
input = pd.read_csv('000000_0', sep='^A') 然后我得到的错误是 _main__:1: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does
not su
我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入,其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入,我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止,我尝试的是: from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T
我有两个不同的数据帧,我正在尝试比较。因此,我的第一个数据帧有10行,第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好,然后当我应该递增时,它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
我有一个包含0和1的dataframe,我希望用Pandas解决方案(不是迭代工具,而不是python迭代)计算1s组(不要介意0)。
其他这样的帖子建议基于shift()/diff()/cumsum()的方法,当数据帧中的前导序列从0开始时,这些方法似乎不起作用。
df = pandas.Series([0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should give 4
df = pandas.Series([1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should also give 4
df = pandas.Series([1,1,1,1,1,0,1