我想从pandas dataframe中删除行,该数据帧包含长度大于所需长度的特定列中的字符串。 例如: 输入帧: X Y
0 Hi how are you.
1 An apple
2 glass of water
3 I like to watch movie 现在,假设我想从dataframe中删除包含长度大于或等于4的单词字符串的行。 所需的输出帧必须为: X Y
1 An apple
2 glass of water 当列0中的字数为4和列3中的字数分别为5时,删除列'X‘中值为0、3的行。
我试图手动计算列值的分位数,但与Pandas的结果输出相比,无法使用公式手动找到正确的分位数值。我四处寻找不同的解决方案,但没有找到正确的答案。
In [54]: df
Out[54]:
data1 data2 key1 key2
0 -0.204708 1.393406 a one
1 0.478943 0.092908 a two
2 1.965781 1.246435 a one
In [55]: grouped = df.groupby('key1')
In [56]: grou
我试图使用Python来训练决策树分类器。我使用MinMaxScaler()来缩放数据,使用f1_score作为我的评估指标。奇怪的是,我注意到我的模型给了我不同的结果,在每次运行模式。
我的代码中的data是一个(2000, 7) pandas.DataFrame,其中有6个特性列,最后一个列是目标值。第1、3和5列是分类数据。
以下代码是我对数据进行预处理和格式化时所做的工作:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_s
这是一种使用熊猫根据其他栏目的条件更新列的有效方法吗?我希望概括一个更新函数,它将移动高斯值,而且我在使用lambda时遇到了困难,因为有多个列可能是条件。同样,应用也是有问题的,因为我无法使变量以它想要的形式出现,尽管老实说,我可能会在这部分花更多的时间。
问题陈述:我应该如何处理根据另一专栏中的值更新大熊猫dataFrames的方法,以便能够在可接受的速度参数范围内运行许多这些函数?请回答一个完整的例子,如果可能的话,使用我的'silly_series_generator‘,以确保我们保持相同的问题案例。谢谢。
import random
import pandas
def s
我想根据某些关键字和整数来分割数据中的一些列。在excel中,使用可移动的分隔符显示如下所示:
。
我知道Pandas的str.split,但这似乎一次只限于一个分隔符,而且似乎不考虑整数。使用regex,我可以这样做来相应地拆分字符串。
s = "zone entries bin 1 zone center"
s = re.split(r'(bin)|(\s+[0-9]+\s+)', s)
(我不擅长regex,对于后一个结果,我必须删除None值)。但是,regex表达式似乎不适用于Pandas str.split。实现文本到列功能的最佳方法是什么?
我正在对dataset ()进行一些数据分析,并且正在尝试将日期和时间列(lastModified)转换为适当的datetime格式。当我第一次尝试它时,它返回一个错误
ValueError: hour must be in 0..23
所以我试着这么做-
data_df[['date','time']] =
data_df['lastModified'].str.split(expand=True)
data_df['lastModified'] = (pd.to_datetime(data_df.pop('date&
我有一个由用户选择确定的不同数量的列的页面。
为了便于讨论,在将三列更改为两列时,我希望从所有三列中提取所有内容(子div),然后在现在剩下的两列之间均匀地重新分配它们。
这就是我到目前为止所拥有的。
// gather contents from source colums and store, store target divs as well
var source = jQuery(".col").contents();
var target = jQuery("#cols").contents();
// clear target divs
我正在尝试从excel中的列中提取数据到Python中的列表。我有以下代码:
#Extracting Labels
read = pd.read_excel('Test-data-results.xlsx', sheetname=0) # can also index sheet by name or fetch all sheets
labels = read['Labels'].tolist()
print(labels)
当我运行这段代码时,我得到一个关键错误:....
File "pandas/_libs/index.pyx", lin
我正在做一个项目,我需要获取Microsoft Office租户中每个人的唯一ObjectID,并将其与HR提供给我的表格结合起来。 import pandas as pd
# Imports CSV files
rawexporteddata = pd.read_csv('users_1_13_2021 4_55_49 PM.csv')
hrlist = pd.read_csv('OutlookMasterList.csv')
# Convert email address to lowercase so they'll match the fi
我正在处理超过100,000条数据,问题是它是以一种非常不利的格式pdf编写的。我不知道如何分离数据。我正在使用pandas和matplotlib在这些数据上做一些基本的绘图。我想不出怎么做一个csv。
例如:
Property 1
Data 1
Data 2
Data 3
Property 2
Data 4
Data 5
Data 6
我试过使用查找和替换,但由于没有格式,我无法弄清楚,但我没有时间逐一查看每一段数据并手动添加逗号。
我希望能够将每个属性绘制为一个列,每个数据片段都是一个单元格。
我有一个pandas数据框,它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df: Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在,我想将text列划分为多个列,每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
我是Python的新手,正在和Pandas打交道。更具体地说,我在数据框中有一列(感觉分数),它由多个单词组成,如下所示: *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”,这样就可以像这样提取和量化各个分数: *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['