我正在尝试删除pandas数据帧中某个值后面的百分号,相关代码如下:
for i in loansdata:
if i.endswith('%'):
i = i[:-1]
我在想i= i:-1会设置新值,但它没有。我该怎么做呢?为了清楚起见:如果我在For循环中打印i,则打印时不带百分号。但是如果我打印整个数据帧,它并没有改变。
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import
到目前为止,我的代码如下: import pandas as pd
with open("input.txt") as f:
data = f.readlines()
for line in data:
data = {'col1': [line[':']], 'col2': [line[':']], 'col3': [line[':']], 'col4': [line[':']]}
df = pd.
我使用从CSV文件中填充的熊猫数据帧,然后使用Bokeh将该数据帧转换为ColumnDataSource。
看上去像是:
dataFrame = pandas.read_csv('somefile.CSV')
source = ColumnDataSource(dataFrame)
现在我有了所有的列,我想做基于行的计算。
例如:我有三列:
x, y, colour
它可能有以下内容:
1, 2, blue
2, 5, red
1, 8, yellow
现在,当我在源代码中搜索时,我想在该行中更改一些关联变量,那么我如何做到这一点:
# how do i step throug
我希望找到在dataframe列中出现重复值序列的索引。我希望结果是一个列表列表,其中每个子列表都是重复值索引的单个序列。
我当前的代码可以工作,但相当慢(10000行数据帧中10%重复的apx 15毫秒):
import pandas as pd
import numpy as np
import time
# Given a dataframe and column, return a list of lists where each sublist
# contains indexes of the sequential duplicates
def duplicate_ranges(
我的python代码生成了一个pandas数据帧,如下所示: enter image description here 我需要将其转换为另一种格式以实现以下目的:循环遍历数据帧中的每一行,并输出与表中的行一样多的数据帧。每个dataframe都应该有一个额外的列: timestamp,并且命名为"Type“列中的值。举个例子,我会有 enter image description here 我正在为从哪里开始而苦苦挣扎-我希望这里有人能给我一些建议?
对于一个可迭代的对象,我们可以使用 for item in items: 但是,如果我有两个并排的可迭代程序,比如有两列的pandas数据帧,会怎么样呢?我可以使用上面的方法遍历一列,但是有没有一种更优雅的方法同时遍历两列呢? import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col 1': [1,2,3,4,5], 'col 2': [6,7,8,9,10]})
i = 0
for j in df['col 1']:
print(j)
print(df['col 2'][i])
我必须在pyspark中实现pandas .apply(function,axis=1) (以应用行式函数)。由于我是一个新手,我不确定它是否可以通过map函数或使用UDF来实现。我在任何地方都找不到任何类似的实现。
基本上,我要做的就是将一行传递给一个函数,执行一些操作来创建依赖于当前行和前一行的值的新列,然后返回修改后的行来创建新的数据帧。pandas使用的函数之一如下所示:
previous = 1
def row_operation(row):
global previous
if pd.isnull(row["PREV_COL_A"])==True o
我有一张桌子,看起来像这样。从CSV文件中读取,所以没有关卡,没有花哨的索引,等等。
ID date1 amount1 date2 amount2
x 15/1/2015 100 15/1/2016 80
我拥有的实际文件是date5和amount 5。我如何将其转换为:
ID date amount
x 15/1/2015 100
x 15/1/2016 80
如果我只有一个变量,我会使用pandas.melt(),但是有了两个变量,我真的不知道如何快速完成。
我可以手动导出到内存中的sqlite3数据库,
我正在尝试使用for循环来创建一个数据帧。它可以工作,但数据帧的输出不正确。数据帧的每个单元包含所有数据。我可以知道怎样才能修好它吗? 代码如下: from pandas_datareader import data
import datetime
from math import exp, sqrt
import pandas as pd
records = []
test = ['AAPL','AAL']
for i in test:
stock_price = data.DataReader(test,
我是python和pandas数据帧的新手,我正在努力地思考如何将python生成器转换为pandas数据帧。
我想要做的是用这个函数将一个大表分成块,生成一个生成器:
def fetch_data_into_chunks(cursor, arraysize=10**5):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
然后
我想知道是否有可能在pandas数据帧中搜索值,如果找到了,则返回行名和列名样式坐标。例如,如果在下面的数据框中搜索mat字符串,将返回(3,C)。
A B C
0 20 32 bat
1 30 234 cat
2 10 23 rat
3 40 23 mat
4 50 42523 etc
我已经通读了文档,我找到的最接近的解决方案是index.get_loc(),尽管它只返回基于命名索引的loc。
pandas版本0.22.0
我有这样一种dataFrame,我想将其拆分成独立的数据帧: A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T
3 4 5 B
5 6 7 B
3 4 5 T
2 5 2 T 例如,上面的表格应该被分成三个pandas数据帧。第一个数据帧将两行标记为"T“作为一个数据帧,第二个数据帧将下两行标记为"B”,第三个数据帧将最后两行标记为"T“。 df1 A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T df2 A B C Mark
3 4 5 B
5 6 7 B df3 A B C Mark
3 4 5 T
2 5 2 T
我正在抓取一个HTML并将数据存储在一个pandas数据帧中。我需要一个循环,因为html中的数据在多个url中。我的第一个想法是创建与url一样多的数据帧,创建许多变量,但我读到这不是一个好主意。我读到的解决方案是创建一个字典,但我不知道如何使用数据帧来做到这一点。我只想要一个包含从第一个数据帧的第一行到最后一个数据帧的最后一行的信息的最终数据帧。
到目前为止,这是我的代码
# To simulate I am a browser and send request to get the body of the response.
header = {
"User-Agent
我试图通过一次添加几行来填充pandas中的现有数据帧,行数取决于一个理解列表,因此它是可变的。初始数据帧按如下方式填充: import pandas as pd
import portion as P
columns = ['chr', 'Start', 'End', 'type']
x = pd.DataFrame(columns=columns)
RANGE = [(212, 222),(866, 888),(152, 158)]
INTERVAL= P.Interval(*[P.closed(x, y) for x
我给出了一个Python字典,看起来像这样: myDict = {'A':['a','b','c','d','e'],
'B':['f','g','h']} 我想将其转换为具有以下结构的Pandas数据帧: key val
0 B f
1 B g
2 B h
3 A a
4 A b
5 A c
6 A d
7 A e 我不能使用标准方法将字典输入到