这必须转换为多维numpy数组。我已经使用for循环以简单的方式编写了这段代码，我想知道是否有更有效的方法。import numpy as np
facts_pd = pd.DataFrame.from_records(columns=['name','offset'
浏览 3提问于2017-08-21得票数 0
实际上，我正在尝试使用seaborn库为我的numpy数组绘制一个形状为(5216,1)的计数图。y = data.get(y, y)
AttributeError: 'numpy.ndarray
浏览 151提问于2020-07-09得票数 0
if __name__ == "__main__": for df in pd.read_csv("file", chunksize = 10000):ids = df.queryId.unique() uniqueids = pd.unique(main_df) print("
浏览 5提问于2022-01-21得票数 1
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我想要的是将numpy数组转换为pandas dataframe。df.head() 0 34 howdy cow meting在标记此df之后 A B C D
浏览 1提问于2016-12-05得票数 3
PySD将Vensim (系统动力学建模包)中的模型转换为python，并允许用户用比Vensim更复杂的例程替换各种方程。我正在运行一个具有多种下标的模型，这会创建一个不寻常的输出格式。我想知道如何获取xarray.DataArrays的一列(最后是一个系列)，并将其转换为二维数组，第二维空间是下标的数量。import pysdstocks=model.run
pop=np.arra
浏览 9提问于2017-10-26得票数 3
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我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。import numpy as npnparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
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[[0.093949 ], [4.72334459], [4.89309171]])0 45.10762 44.95664 45.0292
如何将"b"类型表示转换为"a"类型？
浏览 2提问于2019-08-23得票数 2
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0.089329 -0.9458672 -0.016692 0.2541614 -0.077118 -0.862495
df.values
浏览 1提问于2018-02-11得票数 1
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我能够将pandas timestamp类型的numpy数组列转换为int数组：import pandas as pd
a =
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
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这是我使用pandas生成的.csv文件。我想转换回列表类型的列‘年龄’和‘研究’。但是‘’dp.types‘显示年龄类型是’object‘。所有元素都是字符串，'6‘’8‘，'8’‘3’。
浏览 0提问于2020-05-25得票数 0
我有一个每个元素都是numpy.array的pandas.Series，例如：我尝试将整个Series转换为多维(2,2) numpy.array，为此我使用了Series的values方法，但是这个方法返回一个一维Numpy数组，数组中的每个元素都是一个<em
浏览 0提问于2020-09-16得票数 2
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如何断言特定的Pandas行/列值为nan？我尝试从iloc Numpy值和将DataFrame数组转换为DataFrame数组中断言一个值。似乎我可以将值作为np.nan输入，但我不能测试单个值。import pandas as pd dict(id=1, color='red'),
dict
浏览 32提问于2020-09-09得票数 1
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在我的应用程序中，我希望从许多numpy数组创建一个RDD。每个numpy数组是(10,000，5,000)。目前，我正在尝试以下操作：for np_array in np_arrays: spark_df(rdd_list)
所有的步骤都很快，除了将Pandas数据帧转换为Spark数据帧非常慢。如果
浏览 0提问于2016-06-28得票数 0
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我正在尝试找到正确的语法来选择Pandas DataFrame中的行切片，条件是多维切片。我想要执行直方图入库，方法是在多维numpy数组中提供bin，并向量比较记录是否适合一个bin或另一个bin。结果应该是一个一维的numpy数组，其中包含每个bin中的项数。我最初的模型尝试如下，以供参考，尽管我已经在下面的答案中提供了部分实现(使用循环)：import pandas as pd
## G
浏览 1提问于2018-08-29得票数 1
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我希望能够快速访问给定列中的非空值，即实际保存在数组中的值。我认为这可以通过df.<column name>[<indices of non-null values>]来实现。当我尝试df.<column name>.index时，它告诉我这是一个RangeIndex，这没有帮助。我甚至可以在运行<indices of non-null values>时看到df.<column name>.values，但是通过dir(df.<column
浏览 3提问于2021-06-12得票数 1
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如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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我尝试计算datetime64类型熊猫序列的floor，以获得'1D'，'1H'，'15min'，'5min'，'1min‘间隔的pandas.Timestamp.round('15min')等价物。如果我直接将datetime64转换为pandas时间戳，我就可以做到：
pd.to_datetime(df.DATA_CZAS.to_numpy()).floor
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
我有两个csv文件，我已经使用numpy导入到python。1982-02' '27.8'] ['1982-04' '157'] 我需要创建一个2D数组并使用(平均，性病发展，民和最大)import numpy as np
datafile=np.gen
浏览 10提问于2020-10-07得票数 0
我需要将df1转换为df2：from pandas import DataFrame, Series
data=[[10,"$100",7,"$786"], [3,"$43",6,"$88"]
浏览 6提问于2017-04-04得票数 1
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我正在使用Python3.6和Pandas 1.0.3。因此，我使用@jezrael的解决方案跟踪这个。但我得到了以下错误："TypeError:无法安全地将非等效float64转换为int64“。这是我的密码import numpy as np
data = {'timestamp': [1588757760.0000, 1588757760.0161908
浏览 4提问于2020-05-10得票数 3
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