我看到将嵌套的"2D“字典转换为Pandas DataFrame。这将是我的问题的解决方案,但我想知道,我是否可以跳过生成嵌套字典的中间步骤。假设我的输入 input.txt如下所示:
A B 1
A C 2
B C 3
我能把它转换成下面的对称矩阵吗?可以使用Pandas或Numpy,而不必生成中间嵌套字典?
A B C
A 0 1 2
B 1 0 3
C 2 3 0
我想避免创建的嵌套字典是:
d = {'A':{'B':1,'C':2},'B':{'C':3}}
在阅读了上的IO工具文档之后,我尝
我有一个名为pandas.Dataframe的a,其结构如下:
当我想得到DataFrame结构时,如下所示:
其中b就像a的转位。通过将a转换为b,我使用以下代码:
id_uni = a['id'].unique()
b = pd.DataFrame(columns=['id']+[str(i) for i in range(1,4)])
b['id'] = id_uni
for i in id_uni:
for j in range(7):
ind = (a['id'] == i) &
我与之斗争应该是一个相当容易的任务。2系列线状图的创作。到目前为止,我设法做到了,但我认为这不是最快的方法。我想问是否有人知道如何做得更快/更聪明?
我遇到的问题是,这个2系列的值在同一列的“值”中,为了得到序列,我应该按照“类别”列来分割它们。到目前为止,我通过在绘制之前执行很少的转换来做到这一点。这似乎不是最快的解决办法。有没有人知道我在下面的代码中所做的不需要转换的情况下制作这个图的方法呢?
我的代码:
import numpy.random as r
import pandas as pn
#generate values
values= r.random_sample(200)
l
如何在python中根据DataFrame的列值选择列名?非常感谢,
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))
foo.set_index('a')
Out[1]:
a x y z
A 1 2 4
B 3 4 2
C 5 6 1
对于每一行,检查列值,如果值为<
我有一个包含元组列的dataframe,如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2)], 'col2': [1, 1, 1, 2, 2, 2]}
df = pd.DataFrame(data=d)
# Split the tuple to two cols and drop the tuple col