来自uproot的pandas数据帧中的字符串
是指使用uproot库从ROOT文件中读取的数据，并将其转换为pandas数据帧（DataFrame）的字符串类型列。
在云计算领域中，处理来自uproot的pandas数据帧中的字符串可以涉及以下方面：
概念：uproot是一个用于读取ROOT文件的Python库，ROOT文件是一种用于高能物理实验数据存储的文件格式。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了DataFrame数据结构来处理和分析数据。
分类：来自uproot的pandas数据帧中的字符串可以分为两类：一类是ROOT文件中的字符串类型数据，另一类是通过uproot库读取ROOT文件后转换为pandas数据帧中的字符串列。
优势：使用uproot和pandas可以方便地读取和处理ROOT文件中的数据，并将其转换为易于分析的DataFrame格式。pandas提供了丰富的数据操作和分析功能，使得处理字符串数据变得简单和高效。
应用场景：处理来自uproot的pandas数据帧中的字符串可以应用于各种数据分析和挖掘任务，特别是在高能物理实验数据分析中。可以通过字符串操作、正则表达式、分组聚合等方法对字符串数据进行清洗、提取、统计等处理。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
在使用输出.root文件的Geant4进行模拟时，我很高兴地发现了uproot包。
我相信数据帧是完成特定分析任务的最佳选择，所以我使用uproot.pandas.df()将TTree中的内容读取到这样的数据帧中。
不幸的是，这最终成为了一个瓶颈。虽然代码可以很好地处理所有数字输入，但处理字符串似乎是一个严重的问题。该文件非常大，生成的帧有2406703行。
而这段代码(Egamma和z_eu都是数字)：
df = uproot.open('rootFile.root')['seco_tuple;1].pandas.df( ['Egamma','
浏览 18提问于2019-11-19得票数 1
我想尝试使用uproot将一些具有平面根NTupels的根文件读取到桌面框架中。214个文件，每个500kb，大约8000行，每个文件16列/变量。它们很容易放入内存中的熊猫数据框中，但我正在尝试学习dask (和uproot，以前只使用过root_pandas )，因为我预计未来会有更大的数据集。
因此，我认为uproot.daskframes(list_of_paths, flatten=True)应该是将文件读入桌面框架的工具。创建框架很好，但在以下Too many open files错误中计算它：。当我将文件限制为例如100，它的计算工作，但很慢(30秒)，对少数文件，它是没有问题的
浏览 31提问于2020-02-12得票数 1
对不起，如果这是一个欺骗，类似的问题，我发现所有涉及anaconda，这是我没有使用。我对python和jupyter环境相当陌生。
当我试图将“链接”包导入到我的jupyter笔记本或jupyter实验室时，我会得到以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-dafb83b77728&
浏览 4提问于2020-11-09得票数 2
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1回答
我试图加载希格斯玻色子数据集从连根拔起。我对.root数据类型的使用感到不舒服。我正在使用下面的代码，这是一种正式的指令来加载库。我创建了一个虚拟环境，并安装了必要的库。
import oamap.source.root
import uproot
events = uproot.open("http://scikit-hep.org/uproot/examples/HZZ.root")["events"].oamap()
在运行上面的示例代码时，我得到了以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "
浏览 0提问于2018-03-06得票数 1
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我曾经使用tree.pandas.df()函数(2年前)从根文件中检索熊猫数据。但是，在最近运行代码时，我得到了以下错误。有人能告诉我问题出在哪里吗？
f = uproot.open(inputFile)
treeName = "myTreeName"
tree = f[treeName]
myDf = tree.pandas.df('branchName',entrystop=nEvent, flatten = False)
AttributeError：“Model_TTree_v19”对象没有“熊猫”属性
浏览 8提问于2022-09-22得票数 1
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架，我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想：
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤)，并在该子集上计算关联矩阵，然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列，创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后，得到的数据帧将是一个相关性矩阵，其中列索引是地理位置，行索引是其他44个变量。
到目前为止，我拥有的代码是：
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
浏览 0提问于2020-10-26得票数 2
看起来uproot不能识别"open“。我使用的是文档中的代码； import uproot
file = uproot.open("http://scikit-hep.org/uproot/examples/nesteddirs.root") 返回AttributeError：'module‘对象没有'open’属性 我使用的是Python 2.7和uproot 3.10.11，但我也安装了一个虚拟环境，并尝试了其他python和uproot版本。我尝试过重新安装uproot，也尝试过打开其他文件，但都返回了相同的错误。 有什么想法吗？
浏览 19提问于2020-03-27得票数 1
我有一个要求，其中我想把存储在sql数据库中的所有表导入到python中。我已经成功地为它创建了一段python代码，如下所示： import pandas as pd
import mysql.connector
from pandas import DataFrame
db = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", passwd="********")
pointer = db.cursor()
pointer.execute("use stock")
浏览 12提问于2020-11-17得票数 0
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我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
1回答
我要提取数据帧'B‘中第一个和最后一个位置所指示的子序列。我想出的算法是：
标识位于A位置中的B行，找出位置的相对位置(即移动位置以使它们从0开始)，使用相对位置作为范围提取子序列。
上述算法的问题在于运行时。我需要另一种方法来比现有的方法更快地编译代码。
期望输出：
first last sequences
3 5 ACA
8 12 CGGAG
105 111 ACCCCAA
115 117 TGT
使用的数据帧：
import pandas as pd
A = pd.DataFrame({'first.sequence': ['AAAC
浏览 1提问于2022-09-25得票数 4
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1回答
例如，这是我拥有的数据帧。 import pandas as pd
data = [[15, 10, 20], [1, 15, 6], [8, 14, 26]]
di = pd.DataFrame(data, columns = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3']) 这将导致以下数据帧。 di = pd.DataFrame( {'Day 1': {0: 15, 1: 1, 2: 8}, 'Day 2': {0: 10, 1: 15, 2: 14}, 'Day 3': {0:
浏览 12提问于2021-08-04得票数 0
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我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
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我有一个*.root文件，我正试着用根(uproot4)将它读入Python。它看起来是这样的： >>> data = up.open('file.root')
>>> data.keys()
['ring_sums;1', 'tpc_multiplicity;1', 'impact_parameter;1']
>>> data['ring_sums']
<TMatrixT<double> (version 4) at 0x0205b219d
浏览 27提问于2021-01-22得票数 1
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我需要Pandas版本之间的兼容性，所以pickle是不够的，我存储了一堆数据帧，如下所示：
import pandas as pd
hdf = pd.HDFStore('storage.h5')
hdf.put('mydata', df_mydata)
...and像这样把它们带回来了：
df_mydata = hdf.get('df_mydata')
问题是，在中，您通常可以像这样以只读方式打开文件：
f = open('workfile', 'r')
我保存了数据帧以供本地使用，因为它花费的时间太长，并且给
浏览 0提问于2018-02-17得票数 4
我刚接触pandas，想知道是否有可能将文本和pandas数据帧组合到一个csv文件中。
我可以毫无问题地将数据帧写入csv文件，但我想将一些描述放在数据帧之上，以描述我何时收集数据。请参阅附件关于我想要实现的目标。
提前谢谢你。
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
我正在尝试读取大量数据作为惰性数组，执行以下操作：
import uproot
import numpy as np
file_path = "~/data.root"
data = uproot.lazyarrays(file_path, "E")
hits = data['hits']
>>> <ChunkedArray [176 125 318 ... 76 85 51] at 0x7fb8612a8390>
np.array(hits)
>>> array([176, 125, 318,
浏览 27提问于2019-11-19得票数 2
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2回答
如下图所示，我想按字母顺序按Type对聊天进行排序。但是，我不希望打乱每个Chat name中[Date , User_id]的顺序。在输入数据帧位于左侧的情况下，我该如何操作？(在python中使用Pandas )
浏览 1提问于2018-10-24得票数 2
3回答
我有一个pandas数据帧，它大约有100列，我想计算一行每列中的字符数。
在Excel中，我会做类似(Len(Concat(A2:CA2))的事情
df['newcolumn'] = ? in Pandas Python
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
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我已经通过另一个程序用直方图制作了根文件，我正在尝试使用Python3在木星笔记本中提取这个直方图，以便对这些直方图进行各种分析。
在过去，这不是一个问题，但我在一个新的设备和事情一直不稳定。
我有一个名为root_file.root的根文件位于/location，在这个根文件中有许多TDirectories。如果数字很重要，我试图访问的直方图是5层TDirectories，我将将其标记为tdir，直方图为root_hist
我的进口品：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import pandas a
浏览 18提问于2022-08-11得票数 1
1回答
我想将XML文件中的数据解析为多索引pandas数据帧。我的XML文件如下所示：
<?xml version="1.0"?>
<catalog>
<book name="Documents/Books/German">
<author>Kerstin Gier</author>
<title>Rubinrot</title>
</book>
<book name="Documents/Articles/Engli
浏览 11提问于2019-03-27得票数 2
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1回答
我对熊猫很陌生。我已经使用pandas.read_csv加载了csv。我试图不指定dtype，但它太慢了。因为它是一个非常大的文件，所以我也指定了数据类型。然而，有时在数字列中，它包含"NA“。我使用了na_values = 'NA'，它会影响我的数据帧吗？我还是想保留这些行。我的问题是，如果我指定数据类型并添加na_values = ' NA '，NA会被丢弃吗？如果是，我如何在不失去这些na的情况下保持类似的处理时间？非常感谢!
浏览 0提问于2017-08-30得票数 0
这是我的问题，我有两个pandas数据帧，它们都具有相同的列名和相同的行数。下面是每个数据帧的样例。
让我称我的数据帧为DF1和DF2。我需要从DF1中获取"PosRank“值，并在"PosRank”相同的行上将其设置为等于DF2的“PosRank”。不能保证它们会以任何排序或匹配的顺序出现，但DF1中的所有名称也将是DF2，反之亦然，并且只会在每个名称中出现一次。
浏览 1提问于2020-05-03得票数 0
在熊猫中，这可以通过column.name来完成。
但是，当它的spark数据帧列时如何做同样的事情呢？
例如，调用程序有一个spark数据帧: spark_df
>>> spark_df.columns
['admit', 'gre', 'gpa', 'rank']
此程序调用我的函数: my_function(spark_df 'rank‘)在my_function中，我需要列的名称，即’rank‘
如果是pandas数据帧，我们可以在my_function内部使用
>>> pand
浏览 1提问于2016-09-28得票数 55
嗨，我正在尝试过滤我的数据，条件是它应该基于列条件来filter行。因此，我希望filter列中没有任何空白值的所有行(AD65)，也希望只对那些在列B14中有值"Machine"的行进行filter。我在Pandas中尝试使用Pandas函数并返回空的数据帧。我尝试过过滤非空值条件，这是可行的。
下面是我的示例代码：
df = pd.DataFrame(data, columns=['AD65', 'W70', 'B14'])
print(df.query("AD65 == 'notnull' &
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
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我已经丢弃了一个扩展基于this answer的json编码器的数据帧字典。我只是改变了转储数据帧的方式，出于我自己的目的，将表的“记录”改为orient=的“表”。 不知何故，我无法从json读取数据帧；准确地说，pandas似乎可以正确读取它(没有引发异常)，但它充满了NaN值。 有没有人可以检查我是否做错了什么，或者这是不是熊猫的bug (可能指的是多索引数据帧)？ 我使用的是pandas版本1.1.4。 下面的代码足以(我希望)测试pandas是否在我的机器上是KO的，或者我是否以某种方式弄乱了数据帧的格式。我还尝试用一个包括两个索引的虚拟数据帧来重现它，并且没有遇到问题。 还要注意
浏览 13提问于2020-12-03得票数 0
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我已经能够在工作簿中的每个工作表中写入多个数据帧，但我需要能够在它们旁边添加图表和热图。有没有办法做到这一点？
我一直在使用它将数据帧写入xlsx：
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name= sheet_name_var,startrow=row_count[sheet_name_var])
浏览 2提问于2016-09-01得票数 1
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我从下面的地址下载了一个dat文件：ratings 我需要将它作为pandas数据帧导入。我使用了以下代码： ratings = pd.read_csv('ratings.dat', sep='::', header=None, names['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']) 但数据帧结果如下所示，这是错误的： ? 我是否应该使用其他方法导入dat文件？我也检查了下面的链接，但这对我没有帮助。Read data (.dat file)
浏览 28提问于2019-10-07得票数 1
我加载表单的csv文件
fieldA|fieldB|fieldC|
X| Y| 3,4,5|
我希望"3,4,5“被熊猫加载为python列表，也就是pandas.read_csv(..., dtypes={"fieldC": list},...)
现在，当调用read_csv时，我传递了以下转换器
def _convert_to_list(x, field="pass a field to debug"):
return list(map(int, x.split(','))) if (x is not No
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
1回答
正在尝试将请求响应中的文本加载到Pandas数据帧中。 url = "https://api.semrush.com/"
parameters = {"type": "phrase_organic",
"key": "*****",
"phrase": phrase,
"database": "us",
"display_limi
浏览 8提问于2019-02-23得票数 4
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我有几个根文件，其中包含一个带有一些分支的TTree，这些分支是TVector3对象。我试图将向量分量(x，y，z)加载到Pandas DataFrame中，但无论我如何尝试，我都会遇到这个错误： ValueError: cannot interpret branch b'hitPosExtrap' as a Python type 我正在尝试使用uproot.pandas.iterate，但是也尝试了树的f[tree_name].array('hitPosExtrap')方法，但是没有用。在我看来，它似乎能够理解TVector3对象，但我猜我遗漏了一些东西。
浏览 25提问于2020-01-27得票数 1
我想创建一个包含2列x行的Pandas数据帧，其中包含随机字符串。 我找到了生成带有随机int和随机字符串生成器的pandas数据帧的代码。我仍然没有看到一条清晰的路径来创建一个带有随机字符串的pandas数据框架。 用于随机int数据帧的代码 import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) 随机字符串的代码 import string
import random
def id_gener
浏览 60提问于2019-06-01得票数 4
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2回答
我正在尝试在TH1D中读取uproot4对象的一个分支。可以使用以下方法创建示例根文件：
TFile * f = new TFile("new.root","RECREATE");
TTree * t = new TTree("mytree","mytree");
t->SetMakeClass(1); //See note later
TH1D * histo;
t->Branch("myhisto","TH1D",&histo);
for(int i=0;i<10
浏览 3提问于2021-03-05得票数 1
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在uproot 3文档中有这样信息: uproot只能写入每个条目包含1个值的分支。另一方面，我可以在uproot上看到一些关于编写锯齿数组等的主题。所以，我想确保: uproot可以将包含数组的TBranches写入TTree吗？如果是这样的话，有记录在案吗？ 谢谢!
浏览 14提问于2020-12-19得票数 2
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描述了如何从this question中使用pandas.read_sql函数直接在pandas DataFrame中获取查询结果的过程。 我想要的是能够在使用SQLAlchemy和pybigquery时做完全相同的事情 首先，我这样定义我的会话： from sqlalchemy import
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
db_uri = "bigquery://myproject/"
engine = create_engine(db_uri)
session = scoped_sessi
浏览 28提问于2020-04-16得票数 0
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我有一个文本文件，它只是一个保存为csv的熊猫数据帧。以下是该文件的内容：
combination_output,total_true,frequency,priori-probability
000,0,275,0.0
001,0,25,0.0
010,16,16,1.0
011,14,14,1.0
100,0,0,0
101,0,44,0.0
110,0,0,0
111,247,247,1.0
我的问题很简单:给定包含0或1的三个数字的组合输出，我在上面的文件中搜索这个组合，并返回先验概率(该文件的最后一列)。下面是我如何做的，给出了我应该在该文件中搜索的一个大的组合矩阵：
#open t
浏览 9提问于2020-05-18得票数 0
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1回答
将数据帧转换为字符串
、、、、
我希望将Pandas数据帧转换为string，以便在regex中使用。
输入数据：
SRAVAN
KUMAR
RAKESH
SOHAN
import re
import pandas as pd
file = spark.read.text("hdfs://test.txt")
pands = file.toPandas()
schema: pysark.sql.dataframe.DataFrame
result = re.sub(r"\n","",pands,0,re.MULTILINE)
print(result)
SRAVAN
浏览 5提问于2022-06-10得票数 0
我有一个运行pandas版本0.25.2的服务。此服务从数据库读取数据并将快照存储为csv
df = pd.read_sql_query(sql_cmd, oracle)
查询的结果是一个包含一些非常大的日期时间值的数据帧。(如3000-01-02 00:00:00)之后，我使用df.to_csv(index=False)创建csv快照并将其写入文件
在安装了pandas 0.25.3的不同机器上，我将csv文件的内容读入数据帧，并尝试将date列的数据类型更改为datetime。这将导致OutOfBoundsDatetime异常
df = pd.read_csv("xy.csv
浏览 18提问于2019-11-08得票数 1
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我有python pandas dataframe，它由用于执行python脚本的power bi数据源转换支持，其中一列由lastname, firstname组成，我需要它由firstname lastname组成。 我尝试了以下拆分、反转、连接方法，该方法适用于独立的字符串参数，但当我尝试对pandas数据帧中的列数据使用该方法时，会生成AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'。 name = 'LastName, FirstName'
' '.joi
浏览 62提问于2020-06-17得票数 2
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我正在尝试使用uproot向.root文件中的现有TTree添加分支。有没有可能用uproot实现这一点？
浏览 13提问于2020-09-24得票数 1
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我有一个包含1亿条tweet的熊猫数据帧。
我已经从数据中提取了URL，目前已将其作为列表存储在pandas列中：
我想在这些URL上运行分析(比如按域名排序，找出哪种类型的用户发布了哪些域)。
是否可以像这样存储：
其中的URL列是具有动态大小的pandas系列，以便我可以轻松处理？否则，在应用pandas操作和速度的同时，存储urls的最好方法是什么？
浏览 0提问于2019-03-05得票数 1
我正在尝试连接pandas中的两个数据帧，以实现以下行为:我想在指定的列上连接，但要让它不会将多余的列添加到数据帧中。这类似于combine_first，不同之处在于combine_first似乎不接受索引列可选参数。示例：
# combine df1 and df2 based on "id" column
df1 = pandas.merge(df2, how="outer", on=["id"])
上面的问题是，除了"id“之外，df1/df2共有的列将被添加两次(带有_x,_y前缀)到df1。我如何做一些事情，比如：
# Do o
浏览 0提问于2013-03-28得票数 2
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1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
回答已采纳
2回答
我有以下pandas数据帧：
df = pd.DataFrame([["hitesh","","HAIK"],["hitesh","red","ll"],["haikent","red","tt"],["","","HAIK"]])
我正在尝试将数据帧的空字符串替换为每列的相应模式。
我在努力
df= df.replace("" , df.mode()[0])
但这只是用第一列模式替换了数
浏览 9提问于2017-03-10得票数 2
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2回答
.csv文件如下所示
col1, col2, col3
"a, b, c"
"d, e, f"
我想解开引号中的行以正确读取pandas/Python中的文件。如R中的重复问题所述，可以读取.csv数据两次: 1)展开辅助数据帧的第一列中的数据，以及2)调用辅助数据帧的第一列上的读取函数。
对熊猫来说，最优雅的方式是什么？
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
1回答
我有以下基于用户输入创建数据帧的代码：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
publications =
pd.read_csv("C:/Users/nkambhal/data/pubmed_search_results_180730.csv", sep=
"|")
publications['title'] = publications['title'].fillna('')
search_term = input('E
浏览 10提问于2018-08-15得票数 2
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1回答
将变量加载到数据帧中
、、、
在PySpark中，我尝试从字符串变量加载数据帧。 我的变量是一个多行文本.. string_data = """
Name|age|city
david|23|London
krish|24|Bali
john|56|Goa
""" 我想将这些数据加载到PySpark中的数据帧中。我想使用数据集，但它们在PySpark中不可用。 使用Pandas时，我常常这样写： string2 = StringIO(string_data)
df = pd.read_csv(string2,sep='|')
浏览 7提问于2021-02-02得票数 0
2回答
我正在使用Pandas合并两个从Psychopy获得的数据帧。
y = ["key_resp_0.keys", "key_resp_0.rt"] #some columns I want in my final dataframe
df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist()
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')
df3 = pd.merge(df2,df)
这是我得到的错误：
type object argume
浏览 0提问于2019-12-03得票数 0
我是Python和pandas的新手。我创建了一个数据帧，并希望计算两列之间的百分比变化。我知道pandas中的pct_change函数，但它在行之间工作。 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
UKnewcars = pd.DataFrame({
'Model': ["Diesel", "MHEV Diesel", "Petrol", "MHEV petrol","BEV", "PHEV", "
浏览 81提问于2021-10-11得票数 0
我使用了以下代码：
import pandas as pd
pandas_bigram = pd.DataFrame(bigram_data)
print pandas_bigram
我得到的输出如下
0
0 ashoka -**0
1 - wikipedia,**1
2 wikipedia, the**2
3 the free**2
4 free encyclopedi
浏览 4提问于2016-10-01得票数 1
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