我已经在我的数据帧上使用pandas和numpy编写了一段代码。它可以工作,但我想知道如何定义一个函数来做同样的事情,并将其应用于我的数据帧。
import pandas
def f(row):
if row['time_download'] == 0:
val = 0
else:
val = (row['volume_download'] - row['volume_last_second'])/(row['time_download']/1000)
return val
我有一个Pandas DataFrame,它有两列,其中包含范围[-pi,pi)中的一些角度。我需要计算每一行的瞬时角速度,这可以使用diff()来完成,但是当我的数据跨越从pi到-pi的不连续时,这种简单的方法就失败了,例如 我正在尝试对我的列使用numpy.unwrap(),但是当我尝试下面的代码时,我得到了一个ValueError。 angle_data["theta"].apply(np.unwrap)
<Traceback message>
ValueError: diff requires input that is at least one dim
我是python和pandas数据帧的新手,我正在努力地思考如何将python生成器转换为pandas数据帧。
我想要做的是用这个函数将一个大表分成块,生成一个生成器:
def fetch_data_into_chunks(cursor, arraysize=10**5):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
然后
我正在尝试加载一个arff文件,并将数据转换为pandas数据帧。然而,当我这样做时,数据可以在上获得:
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import arff
dataframe, meta = arff.loadarff('chronic_kidney_disease.arff')
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
dataframe.head()
我得到以下错误:
ValueError: yes value not in ('yes',
我希望找到在dataframe列中出现重复值序列的索引。我希望结果是一个列表列表,其中每个子列表都是重复值索引的单个序列。
我当前的代码可以工作,但相当慢(10000行数据帧中10%重复的apx 15毫秒):
import pandas as pd
import numpy as np
import time
# Given a dataframe and column, return a list of lists where each sublist
# contains indexes of the sequential duplicates
def duplicate_ranges(
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
我有一个熊猫数据框架,例如: ? 在一个复杂的过程之后,我需要一个数据帧,如下所示: ? 所以,我这样做: import pandas as pd
def complex_process(value):
values=value.split(',')
return ['results for '+x for x in values]
df=pd.DataFrame([['id1','a,b,c'],['id2','d'],['id3','
我已经使用以下代码将sk学习乳腺癌数据集转换为数据帧:我没有得到输出?我是python的新手,不知道哪里出了问题。
def answer_one():
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
data = numpy.c_[cancer.data, cancer.target]
columns = numpy.append(cancer.f
我的目标是使用指向在命令行执行的load语句的标准输入管道将数据帧加载到DB中(例如,cat {file_loc} | /path/ to /sql --命令"COPY table FROM STDIN WITH DELIMITER ',';")。我知道这种方法不是最优的;由于pyodbc问题,这是一种变通方法;)
压缩数据帧的最有效方法是什么,使每一行都是一个字符串,其中包含以分隔符分隔的值,并在末尾换行?我的解决方案,如下所示,似乎效率低下。
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame(np.
import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.decomposition import PCA
PCA = joblib.load('pcawithstandard.pkl')
with open('collist.pickle', 'rb') as handle:
collist = pickle.load(handle)
for chunk in pd.read_csv
最近,我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上,这怎么可能呢?这怎么可能呢?pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k,10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
我有一个数据集存储在一个标签分隔的文本文件中。该文件如下所示:
date time temperature
2010-01-01 12:00:00 10.0000
...
其中temperature列包含以摄氏度(°C)为单位的值。我用达斯克计算日平均温度。这是我的代码:
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
client = Client("<scheduler URL")
inputDataFrame = dd.read_table("<in
当我移动我的时间序列数据时,我在数据帧中得到一些NaNs。唯一可以用数字替换这些can的插值方法是'linear'。NaN被替换为相同的数字,这并不可取。
有没有什么方法可以使用不同的方法,如'cubic'或'quadratic'
import numpy as np
import pandas as pd
# original data
df = pd.DataFrame()
np.random.seed(0)
days = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-01
我可能试图在这里重新发明轮子,但是numpy有一个fromfile()函数,可以读取--我想-- CSV文件。
它看起来非常快,甚至与Pandas read_csv()相比,但我不清楚它是如何工作的。
下面是一些测试代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# Create the file here, two columns, one million rows of random numbers.
filename = 'my_file.csv'
df = pd.DataFrame({'a':np.random.
对于一个可迭代的对象,我们可以使用 for item in items: 但是,如果我有两个并排的可迭代程序,比如有两列的pandas数据帧,会怎么样呢?我可以使用上面的方法遍历一列,但是有没有一种更优雅的方法同时遍历两列呢? import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col 1': [1,2,3,4,5], 'col 2': [6,7,8,9,10]})
i = 0
for j in df['col 1']:
print(j)
print(df['col 2'][i])