我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我有一个Pandas DataFrame,我想要按某个列进行分组。然后,我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而,如果我这样做了,我会得到一个错误,因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
我们可以在不使用的情况下同时索引大熊猫的行和列吗?文件上说
使用DataFrame,在[]中切片行。
但是,当我想以相同的方式包含行和列时,它是不工作的。
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data[0:2] #only rows
data.iloc[0:2,0:3] # works.
data[0:2,0:3] # not working in python, but it works similarly in R
我有一个包含7天随机数据的数据,每个数据点都由DatetimeIndex索引。我想在一个地块上绘制每天的数据。目前,我的尝试如下:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
n =10000
i = pd.date_range('2018-04-09', periods=n, freq='1min')
ts = pd.DataFrame({'A': [np.random.randn() for i in range(n)]}, index=i)
d
我想将数据文件中的列移动到最后一栏,我尝试使用shift。但这并没有改变这个位置。
import pandas a pd
df = #input dataframe
df['x'] = df['x'].shift(axis=1)
Error:
raise ValueError(f"No axis named {axis} for object type {cls.__name__}")
ValueError: No axis named 1 for object type Series
还有其他选择吗?有人能给我建议吗?
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我有一个Pandas dataframe,可以存储人们的旅行日期。我想添加一个列来显示逗留的长度。为此,需要对string进行解析、转换为datetime并减去。Pandas似乎把datetime转换看作是一个完整的系列,而不是一个单独的strings作为一个I TypeError: must be string, not Series。我喜欢使用非循环选项来实现这一点,因为实际的数据集相当大,但需要一些帮助。
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame(data=[['Bob', &
我有一个熊猫数据,它只包含一个列,其中包含一个字符串。我想要向每一行应用一个函数,该函数将将字符串按句子拆分,并将该行替换为从函数生成的行。
示例dataframe:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["A sentence. Another sentence. More sentences here.", "Another line of text"])
df.head()输出
0
0 A sentence. An
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
我有一段工作代码,它读取pandas列,并将其唯一值写入字典,然后将该值映射为整数。
问题是它的计算效率太低,而且总是在它完成之前被杀死。我有165个这样的列和每列的300,000+行。
示例:
my pandas dataframe df:
A B
cat lion
dog tiger
cat tiger
my output dictionary:
dict['A'] = {'cat':1,'dog',2}
dict['B'] = {'lion':1,'tiger',2}
我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引