我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
我需要在循环中创建一个字典,并将它们附加到具有匹配的dict键名和数据框的列名的pandas数据框中。每次迭代中字典的键值对可以是不同的。在字典中使用所有可能的关键字在开始时定义了空的熊猫数据帧df_podcast。
以下是尚未完成的代码示例
df_podcast=pd.DataFrame(columns=podcast_cols)
podcast_dict={}
for j in range(len(podcast[0])):
if podcast[0][j].tag=="key":
podcast_dict[podcast[0][j].text]=
我是Python和Jupyter的新手。我有一个API,我可以从中获取数据。我已经从一个循环中找到了包含我想要的数据列表的子节点。现在我想把这些数据放到Pandas数据帧中。有没有人能帮我一下?你可以在下面看到我的代码 resp = requests.get('http://***
auth=('***', '***'),
headers={'Accept': 'application/json'})
data = json.loads(resp.text)
for Observasjoner in data
我需要切片核苷酸序列的列表,例如。"ATGCTGACTGCA","ATGCAGGCGTAG“根据另外两个列表,一个带有起始密码子,一个带有终止密码子。 我将所有数据放在一个pandas数据帧中,并将其提取到用于序列的np数组和用于开始和停止的两个列表中。我尝试过列表理解: seq = ["ATGCTGACTGCA", "ATGCAGGCGTAG"]
start = [1, 4]
stop = [6, 12]
[sublist[x:y] for x in start for y in stop for sublist in seq] 我
我正在尝试创建基于pandas数据帧的列表字典,我需要一个列表字典来传递给我的Plotly仪表板 In:
df.head()
Model Make
Ford F-150
Ford Escape
Ford Mustang
Jeep Grand Cherokee
Jeep Wrangler 我发现df.to_dict()是通过列标题来定向的,但是我需要根据相邻的行值来定向。要做到这一点,唯一的方法是将我的数据帧重塑为列by Model,它们各自的制造商在它们下面? Out:
makes_by_model= {
'Ford':
我有一个这种格式的列表 a=[{'a':'123'},{'b':'name1'},{'c':'login'},{'a':'234'},{'b':'name2'},{'c':'Logout'}] 并且我想将上面的列表转换成下面格式的pandas数据帧 a b c
123 name1 login
234 name2 logout 有谁能告诉我怎么改变信仰吗?
我有一个长长的短语列表(200,000+):
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧,第一列中有一个描述,第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
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