我已经编写了python代码,并且我正在尝试将一个矩阵写入Excel。我已经用python创建了一个字典,并且我使用DataFrame来构造矩阵。问题是,python中的字典不能排序。因此,当我写入Excel时,我得到一个没有排序的矩阵。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
list = ['6M', '1yr', '2yr', '10yr', '30yr']
Corr = {}
for line in list:
for line2 in
我想在python中创建一个矩阵,它使用的是每个状态转换组合的所有频率。例如,如果我们有3个状态(a,b,c)和两个时间段(1 & 2),那么我可以使用以下列进行数据处理:
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['a to a', 20],['a to b', 10], ['a to c', 5],
['b to a', 7],['b to b', 30],['
我一直在尝试使用pandas DataFrame生成基于corr矩阵的spearman。尽管我在DataFrame对象中插入了200+ nd.array,但所有结果都给了我190X190矩阵。 import pandas as pd
vectors # list of 200 nd.array with the same size
df = pd.DataFrame(vectors)
mat = df.corr(method="spearman")
print (len(mat)) 这行应该打印190,而我期望看到200,corr函数是否只支持最多190个元素?
我试图在代码中用modin熊猫替换熊猫:
if not isinstance(X, pd.DataFrame):
raise TypeError(
"X is not a pandas dataframe. The dataset should be a pandas dataframe.")
但错误是:
DataFrame Expected type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, found <class 'modin.pandas.dataframe.DataF
我有一个包含5个矩阵的列表:
import numpy as np
import pandas as pd
a=[(np.random.randint(2,size=(2,3))) for i in xrange(5)]
如何创建包含5条记录的pandas DataFrame,每行只有一列包含一个矩阵?
袖扣链接提供了熊猫的DataFrame和以DataFrame.iplot形式的巧妙的iplot之间的接口。下面的前两个输出示例并不让我感到惊讶,但第三个例子却让我感到惊讶。每一个都在一个新的iPython3实例中运行。
import pandas as pd
pd.DataFrame.iplot
Out[1]: AttributeError: type object 'DataFrame' has no attribute 'iplot'
import pandas as pd
import cufflinks as cf
pd.DataFrame.ip
我有以下数据集:
test_set = ("The sun in the sky", "The sun in the light", "Do not blame it on moonlight", "Do not blame it on sunshine")
现在,我使用以下代码创建tf-idf矩阵
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectori
我很好奇为什么会发生以下情况:
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
但以下情况并非如此:
import pandas as pd
from pd import DataFrame
显然,解释器知道pd是一个模块,正如type(pd)所证明的那样。这是否与from直接在路径上搜索pd而不是使用别名有关?
问:当我尝试运行"from pandas import read_csv“或"from pandas import DataFrame”时,我得到的错误分别是"ImportError: cannot import name 'read_csv'“和"[![ImportError: cannot import name 'DataFrame'][1]][1]”。
我正在尝试运行的代码:
from pandas import DataFrame
from sklearn import datasets
iri
我有两个矩阵。一个是大小(CxK),另一个是大小(SxK) (其中S、C和K都具有非常大的潜力)。我想结合这些输出矩阵使用余弦相似函数(大小为CxS)。当我运行我的代码时,产生一个输出需要很长的时间,我想知道是否有任何方法来优化我目前拥有的输出。注意,这两个输入矩阵通常是非常稀疏的。
我以前使用两个for index,row循环遍历每个矩阵,但后来切换到了while循环,这大大提高了我的运行时间。
A #this is one of my input matrices (pandas dataframe)
B #this is my second input matrix (pandas da
例如,我想编写一个程序将数据从DBF文件导入数据库。我编写了算法。首先,我将DBF文件转换为CSV文件,然后将CSV文件转换为Pandas Dataframe文件。然后将的数据导入数据库。因此,算法的每个步骤都是一个独立的子例程,可以独立于其他步骤工作。
import csv
import dbf
import pandas as pd
class Dbf3ToCsv(object):
"""Process a DBF III w/o memo file to a CSV file"""
def __init__(self):