使用虚拟数据,我有两个数据帧:
一个是按性别分隔的位置及其排名的列表(df1)
Locations Male Female
1 A 1 2
2 B 2 1
3 C 1 2
另一个是人员列表
Name Gender Location
1 Joe Male A
2 Alex Female B
3 Chris Female A
4 Sam Male C
我想在第二个数据框(df2$Value)中添加一列,根据性别和位置为第
这里是python noob。
我有一个dataframe people,其中name和text作为两列。
name text
0 Obama Obama was the 44th president of the...
1 Trump Donald J. Trump ran as a republican...
我只需要对Obama进行一些探索性分析。
obama= people[people['name'] == 'Obama'].copy()
obama.text
35817 Obama was the 44th
给定一个数据帧:
Animal wings claws horns
0 Ant No No No
1 Bat Yes Yes No
2 Cat No Yes No
我正在尝试打印'Animal‘列的相应值,其中给定列的值是'Yes’。
Eg1:给定列为“claws”,输出应为Bat和Cat。
Eg2:给定列为“wings”,输出应为Bat
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
当我运行predict函数时,我会得到以下形式的多个类的输出
class a , class b , class c , class d
[1,] 0.007883349 0.001882366 0.0004159344 0.003825768 0.0001649481 0.0108488 0.005848486
class e , class f , class g
[1,] 0.4 0.003
我无法将它们转换为数据帧,因为我需要找到前3个类。
我有一个包含文本数据的dataframe列。它很少有重复字母的单词。我希望找到所有这样的单词,然后将这些单词作为键存储在字典中,并将它们的正确拼写作为值存储在字典中,然后用字典中的值替换数据帧中的单词。例如,如果我的dataframe有这样的词- id text
1 Hiiiiiii
2 Good morninggggggg
3 See you soooonnnn 1)我需要在dataframe列中找到这些单词2)将这些单词存储在字典中{Hiiiiiii : Hi,morninggggggg : words,soooonnnn :soooonnnn} 3)然后将数
我正在尝试创建twitter数据的数据框架。使用twitter API,我有一个作为列表(tweets)的twitter对象列表,并希望使用来自这些twitter对象的各种信息填充一个数据帧,并对文本使用一些其他函数。我当前的方法对每个列使用列表理解,每次迭代所有tweet。 df = pd.DataFrame(data=[tweet.all_text for tweet in tweets], columns=["tweets"])
df.loc[:, 'id'] = np.array([tweet.id for tweet in tweets])
df.