友好编辑对的解释:
我有一组数据。
import numpy as n , pandas as p
s={12,34,78,100}
print(n.array(s))
print(p.DataFrame(s))
上面的代码将没有问题的集合转换为numpy数组。但是,当我尝试从它创建一个DataFrame时,我会得到以下错误:
ValueError: DataFrame构造函数没有正确调用!
那么,有没有办法将python /nested转换为numpy数组/字典,这样我就可以从它创建DataFrame了?
原始问题:
我有一套数据。代码
import numpy as n , p
我正在读取多个csvs,每个csvs都有关于单个股票的数据。我使用下面的代码来分别读取它们,以便进行比较。这些数据可以很好地处理,但我在读取csv文件时丢失了它的名称。所以我不知道哪个dataframe是python中的哪个股票。有没有办法用csv文件的名称记录或标记每个数据帧? path =r'/Users/Name/Desktop/STAT 3250 Data Analysis With Python/Stocks'
filenames = glob.glob(path + "/*.csv")
allsep = []
for filename in fi
我希望使用pandas dataframes在python中重新创建一个我通常在SQL中运行的连接(但不能,因为我们的presto版本不会运行jsonb列,我需要用jsonb列来过滤其中一个表): SELECT
t1.a,
t1.b
FROM t1
JOIN df2 ON t1.a = t2.a
AND t1.b BETWEEN t2.c AND t2.d 有没有办法用python中的dataframe而不是SQL中的表来设置它?
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我想用Python创建一个同时返回列表和数据框的函数。我知道如何使用两个独立的函数来做到这一点,但是有没有办法从一个函数同时返回这两个函数呢? import pandas as pd
# sample data
data_dict = {'unit':['a','b','c','d'],'salary':[100,200,250,300]}
# create data frame
df = pd.DataFrame(data_dict)
# Function that returns a data
我不知道该搜索什么。
我正在编写一段使用python fire创建命令行界面的代码。
python test.py function argument
有没有办法让shell像上面的命令一样解释下面的内容:
test function argument
类似于我可以直接调用jupyter lab,它将打开一个笔记本等。
我有一种感觉,这更多地是为了设置我的bashrc或类似的东西,而不是我可以用Python做的事情。
我有下面的pyspark数据帧。 Job_name start_time status
A 09:00:00 Not started
B 09:30:00 Completed
C 09:30:00 Running 我正在尝试创建一个列表-从上面的数据框中创建一个列表,如下所示。 预期输出: lst = ["job A Not started at 09:00:00", "job B Completed at 9:30", "job C Running at 9.30"] 有没有办法将pysp
我有下面的DataFrame:
a
0 [1, 2, 3]
1 [5, 6, 7]
我正在尝试查找列b (a列表)的值包含1的行。因此,对于上面的表,查询将返回:
a
0 [1, 2, 3]
我试过了:
> df.where(1 in df.a)
ValueError: where requires an ndarray like object for its condition
和:
> df.query('1 in a')
KeyError: True
有没有人能告诉我有没有办法用where或query方法来做这
我正在使用python pandas进行数据分析,并且我想更改dataframe中序列的名称。
这是可行的,但似乎效率很低:
AA = pandas.DataFrame( A )
for series in A:
AA[A_prefix+series] = A[series]
del A[series]
有没有办法就地更改系列名称?
有没有办法用pyspark 2.1.0创建/填充列,其中列的名称是另一个列的值?我尝试了以下几种方法
def createNewColumnsFromValues(dataFrame, colName, targetColName):
"""
Set value of column colName to targetColName's value
"""
cols = dataFrame.columns
#df = dataFrame.withColumn(f.col(colName), f.col(targetCol
对于panda数据帧,有很好的解决方案。但由于我主要使用numpy数组,我必须创建新的熊猫DataFrame对象,计算并转换回numpy数组,如下所示:
nomDF=pd.DataFrame(x_nominal) #Convert np.array to pd.DataFrame
nomDF=nomDF.apply(lambda x:x.fillna(x.value_counts().index[0])) #replace NaN with most frequent in each column
x_nominal=nomDF.values #convert back pd.DataFram