我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
我有一个pandas标签,其中包含一个名为'X‘的列,其中包含一个包含300个doubles的列表,以及一个在尝试运行时名为’DataFrame‘的列:
cls = SVC()
cls.fit(miniset.loc[:,'X'],miniset.loc[:,'label'])
我得到了错误:ValueError: setting an array element with a sequence.
你知道怎么修复它吗?
谢谢
我的DataFrame的头
label
我有一个文本文件,我已经从其中删除了符号和停用词。
我还对它进行了标记化(将其分解为所有单词的列表),以防使用列表操作更容易。
我想创建一个.csv文件与频率的所有单词(长格式)在降序。我该怎么做呢?
我已经考虑过循环遍历列表,如下所示:
longData = pandas.DataFrame([], index=[], columns=['Frequency'])
for word in tokenizedFile:
if word in longData.index:
longData.loc[word]=longData.loc[word]+1
我真的不明白为什么从下面的代码中,pandas return是Series而不是DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[4,9]]*3, columns = ["A", "B"])
def plus_2(x):
y =[]
for i in range(0, len(x)):
y.append(x[i]+2)
return y
df_row = df.apply(plus_2, axis = 1) # Applied to each row
df_row
而
我有一个数据格式的句子如下所示:
text
0 this is great!
1 how dare you?!
我可以成功地使用TextBlob.words ()将每个句子分解成单独的单词。
一个例子就是
a = TextBlob('moon is big')
print(a)
WordList(['moon','is','big'])
WordList创建一个列表类型blob.Wordlist来保存每个单词。
我可以将dataframe中的句子分解为单个单词,并使用以下代码将其保存在一个变量中:
我想从意见列中提取所有匹配的关键字,如果它们与关键字列表中的单词匹配,那么在新列中打印所有匹配的单词(包括重复单词)。当前代码只提取第一个匹配的单词,不包含重复的单词。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'opinions':[
"I think the movie is fantastic. Shame it's so short!",
"How did they make it?",
"I had a fantastic t
所以我有一份名单和一份数据。我想把这个词从列表中取下来,并把它作为专栏的标题。如果单词是该行,则将其添加到新创建的列中。如果不在行中,请留下空白或NA。我应该使用iloc吗?
import pandas as pd
wordlist = [['this is sentence 1'],['this is sentence 2'],['this is not a sentence'],['ok who is this']]
query=['is','not']
df = pd.DataFrame(wo
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
我是蟒蛇的新手。下面的代码基于列表中的子字符串(键),在dataframe中筛选行,并添加一个新列,称为“Key”,其中包含子字符串(全部)。dataframe包含学生、年龄、体育的名称。体育页面包含他所玩的所有体育项目。列表数组包含两个体育名称。这里的代码提取列表中提到的任何体育项目的名称。我希望在dataframe中有另一个字段'Key‘,根据比赛情况从列表中提到“曲棍球”或“足球”或“曲棍球足球”。“”“
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name': ['To
我有一个列“NAME”的dataframe,如下所示:
NAME
Cybermart co
Hot burgers hot sandwiches
Landmark co
我想向这个dataframe添加一个新列,具体取决于:在'name‘列中是否有重复的单词。所以新的专栏应该是这样的:
REPEATED_WORD
No
我有一个大约2M字符串的列表和一个大约800个单词的列表。我已经创建了一个数据帧,其中字符串作为行,单词作为列。除了字符串变量之外,所有其他变量都是true或false值,与单词是否在字符串中相对应。不存在缺失值。 即 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'strings':['a string with california',
'a string with lobster',
我有一个PySpark DataFrame,它有一个字符串列text和一个单独的list word_list,我需要计算在每个text行中出现多少个word_list值(可以多次计数)。
df = spark.createDataFrame(
[(1,'Hello my name is John'),
(2,'Yo go Bengals'),
(3,'this is a text')
]
, ['id','text']
)
word_list = ['is', '
我得到了两个描述,一个在数据帧中,另一个是单词列表,我需要计算描述中每个单词相对于列表中每个单词的levensthein距离,并返回等于0的levensthein距离的计数
import pandas as pd
definitions=['very','similarity','seem','scott','hello','names']
# initialize list of lists
data = [['hello my name is Scott'], ['
作为一名语言学家和python初学者,我希望在我自己的(德语)tweet语料库中找到单词搭配。如何将pandas dataframe (只有一列= tweet)中的tweet转换为单词列表,以便能够使用nltk-collocation-finder?我的版本(如下)创建了一个字母列表,而不是单词列表,只给出了字母搭配。任何建议都是很棒的!
这就是我到目前为止所知道的:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("tweets.csv")
import regex as re
def cleaningTweets(twt):
twt
我有如下数据。数据是一组相似的句子,但在表A、TABLEB等之间却很少有独特的词。
java.sql.SQLException: [Teradata Database] [TeraJDBC 15.10.00.22] [Error 3523] [SQLState 42000] The user does not have SELECT access to TABLEA
java.sql.SQLException: [Teradata Database] [TeraJDBC 15.10.00.22] [Error 3523] [SQLState 42000] The user does not h
我在python中有以下数据帧,它们是列表的一部分。 dataframe_list= []## CREATE AN EMPTY LIST
import pandas as pd
A=pd.DataFrame()
A["name"]=["A", "A", "A"]
A["att"]=["New World", "Hello", "Big Day now"]
B=pd.DataFrame()
B["name"]=["A2", "A