我有一个包含3列的数据,即'word',‘pos’,'label'。这些词来自于文本file.Now,我希望有另一列'sentences#‘来说明单词最初来自的句子的索引。
Current state:-
WORD POS-Tag Label
my PRP$ IR
name NN IR
is VBZ IR
ron VBN PERSON
. .
my PRP$ IR
name NN IR
is VBZ IR
harry VBN Person
.
我正在努力理解"mapInPandas“是如何在火花中工作的。Databricks博客中引用的例子是:
from typing import Iterator
import pandas as pd
df = spark.createDataFrame([(1, 21), (2, 30)], ("id", "age"))
def pandas_filter(iterator: Iterator[pd.DataFrame]) -> Iterator[pd.DataFrame]:
for pdf in iterator:
y
我有一些带NaNs的熊猫DataFrame。如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
raw_data={'A':{1:2,2:3,3:4},'B':{1:np.nan,2:44,3:np.nan}}
data=pd.DataFrame(raw_data)
>>> data
A B
1 2 NaN
2 3 44
3 4 NaN
现在,我想做一个字典,同时删除NaNs。结果应该如下所示:
{'A': {1: 2, 2: 3, 3: 4}, 'B':
一个常见的SQLism是"Select A,mean(X) from table group by A“,我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中,并且太大而无法加载到内存中。
如果CSV可以放在内存中,那么一个简单的两行代码就足够了:
data=pandas.read_csv("report.csv")
mean=data.groupby(data.A).mean()
当无法将CSV读入内存时,可以尝试:
chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pa
我有一个像这样的熊猫数据帧:
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
在Dataframe中将一个类别的数字转换为列的最佳方法是什么?
字典中的类别数是可变的,但是字典中每个值的总和等于数据帧的长度。
唯一重要的方面是保持类别的正确顺序。先是,然后是B等.
以下是我的情况:
import pandas as pd
import numpy as np
# I have dictionaries with categorical data
dic = {"A":2 , "B": 3 , "C" : 1, "D" : 3 }
# And a separate dataframe with data
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
我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配,我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子:
表到屏幕:
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
对于一个两列的pandas DataFrame,它的行包含一对属于彼此的x-y坐标的两个值,如何生成2D图,以便为每对坐标赋予一个与该行的index名称相同的带注释的文本标签? ? 例如,坐标(0.983801,0.0155373)应在打印中显示为单个点,并使用AXP进行注释。与其余行类似,每一行的名称都是唯一的 DataFrame是由两个一维numpy数组a和b构建的,而标签是长度相等的列表: #columns labeled on next line since the transpose of index arg is columns
df = pd.DataFrame(np.
我想问一个关于我在这里遇到的错误的问题。我试图创建一个新的列,如果明天的价格预测高于今天,使用下面的代码。它给了我一个错误:
TypeError:不再支持带时间戳的整数和整数数组的加/减。与其添加/减去n,不如使用n * obj.freq
new= pd.DataFrame(index=x_valid.index)
new['Shares'] = [1 if x_valid[i+1] > x_valid[i] else 0 for i in new.index]
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