我的npy文件包含120951个数组,加载方式如下:
import numpy as np
arm = np.load('full_numpy_bitmap_arm.npy')
我还有一个数据帧df,它有120951行和6列。我想将"arm“变量中的每个数组附加到数据帧中的每一行,作为数据帧末尾的一个新列。例如,arm在第一行最后一列,arm1在第二行最后一列,等等。我不确定连接函数在这里是否有效,因为arm不是一个数据帧。我想知道是否有其他方法可以做到这一点?谢谢
我有多个csv文件,每个文件都包含股票公司的行和包含有关该股票的信息的列。每个文件代表1天的股票信息。我已经使用以下命令将所有csv文件添加到数据帧中: path = "path to csv files"
filenames = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))
final_df = pd.concat((pd.read_csv(f) for f in filenames)) 然后,我使用以下命令将每个唯一的公司符号存储到一个数组中: enter code here
uSym = final_df.Symbol.u
如果数据帧中的特定列满足某个条件,我希望对该数据帧中的每一列应用一个函数。我有一个6列5行的数据帧。第6列是前5列的总和,如果特定行的总和大于1,我想将该行中的所有列乘以一个数字(标量),以确保该行的总和小于1。下面是一个简化的数据帧(我的原始数据帧有20列和400万行)。
A B C D E Sum
1 0.004 0.04 0.08 0.6 0.013 0.737
2 0.12 0.25 0.08 0.6 0.014 1.064
3 0.05 0.
我有一个数据帧列表,我希望将该列表中每个数据帧的摘要统计信息返回到一个新的数据帧中-能够选择每个初始数据帧中的列(值)来返回摘要统计信息。输出数据帧中的每一行对应于初始列表中的每个数据帧。 我可以使用for循环获得汇总统计信息输出,但它只会给我列表中最后一个数据帧的汇总统计信息,而不是列表中的所有数据帧。下面是一个for循环示例,它为我提供了列表中最后一个数据帧的输出统计信息。 for i in step2:
step3=i.describe() #gives me a single df of the last item (dataframe) in my list 下面是我的列表
我必须数据帧,相同的列数,但不同的行数。我想将一个数据帧的列绑定到另一个数据帧的列,但是一个绑定到其他数据帧的列,即一个数据帧的第一行绑定到第二个数据帧的所有其他行,以此类推。
我尝试使用for循环,但是当然,对于大量的行,这需要很长的时间。例如:
df1 <- data.frame(replicate(5,sample(0:1,5,rep=TRUE)))
df2 <- data.frame(replicate(5,sample(0:1,5,rep=TRUE)))
b1 <- data.frame()
for (i in 1:nrow(df1)) {
for (k
在下面的例子中,我有电影的数据:
我想将标题列值拆分为两个新列,即其中一个新列(“电影标题")将以=玩具故事作为行值,另一个新列(”年“)将以=1995作为行值。
如何对整个数据帧进行此操作?
title \
0 Toy Story (1995)
1 Jumanji (1995)
2 Grumpier Old Men (1995)
3 Waiting to Exhale (1995)
我有一个大约有400k - 700k行和大约700列的数据帧。数据帧需要转置,这意味着只修复了10列,其余的需要从列更改为行。我在这里不是在要求换位逻辑。我知道如何做到这一点,但在执行转置操作时,我遇到了内存错误。我试着分批执行这个操作,但这需要花费很多时间。我想使用ProcessPoolExecuter。 #df - original df
list_df = [df.iloc[i:i+CHUNK_SIZE] for i in range(0, len(df), CHUNK_SIZE) ]
del df # just to free some memory
gc.collect()
pa
如何将数据帧中某些列中的行添加到另一个数据帧的另一列。见下面的例子。
> DF1
A B C
1 3 axe aa
2 6 base bb
3 9 lol cc
> DF2
D E
1 x ss
2 y dd
3 z vv
我想将DF2的E列的行添加/合并到DF1的C列中。其他列的行应该是NA。
> DF3
A B C
1 3 axe aa
2 6 base bb
3 9 lol cc
4 NA NA ss
5 NA NA dd
6 NA NA vv
我有4列的数据帧,像row,cols,tube和rating.After转换成字典我从列名中得到一个额外的元素,比如string.How,我们可以从字典中删除字符串吗? nn =final_als_ho[‘行’,‘管’,'cols',‘额定值’] nn =nn.set_index(‘行’,‘管’,'cols').stack(0).to_dict()
我在python中有两个数据帧,一个名为DayList,具有以下列: OrderNr粉剂变量数量计划,另一个名为DueDate,具有以下列: Order Start End Day粉剂变量任务。两个数据帧都将有多行特定的组合,粉剂和变体的列条目将是一个整数,我想将数据帧DayList过滤成三个类别。
第一类是行的子集,其中粉末和变量的确切组合也存在于数据帧计划中的某处。第二个类别是行的子集,其中在数据帧计划中不存在粉末和变量的确切组合,但粉末的条目位于数据帧计划中的粉末列中的某处。第三类是行的子集,其中粉剂的条目不在数据帧计划中的粉剂列中。
这三个类别不应重叠,而应一起由数据帧DayList的
实际上,我正在尝试将付款收据列的记录转换为pandas数据帧。我逐行读取记录,确定哪些数据应该在哪一列中。所以我像这样创建了空的数据帧: df=pd.DataFrame
df['QTY']=None
df['Unit Price']=None 并尝试像这样填充那个空的df :在本例中,记录是"1X527,000“ i=0
buff=[]
for line in df1.iterrows():
if 'X' in line:
try:
buff=[float(a.replace(',
我有一个函数,如下所示:
def fsheet_DCOP(s,j,k,l):
ret=pd.DataFrame([])
j=j[j[3].str.contains(s,na=False)]
for i in k:
ret=ret.append(j[j[5] == i])
ret=ret[ret[7]==l]
ret=ret[:1]
return ret
有时,在传递的数据帧中,在第5列或第7列中找不到匹配项。
在这种情况下,如何使用NaN值或像'0‘这