由于某些原因,当我试图从这个有288个条目的列表创建一个数据帧(称之为system_mean)时,数据帧形状是(1,288),但是当我从一个有3个条目的虚拟列表创建一个数据帧时,数据帧形状是(3,1)。我尝试将system_mean数据帧添加到另一个形状为(288,15)的数据帧中,因此它必须是相同的形状。
import pd
L = ['Thanks You', 'Its fine no problem', 'Are you sure']
df3 = pd.DataFrame(L)
system_mean = [Final_Price.me
我正在尝试填充一个数据帧,我用它来绘制一些销售数据,用零填充一年中剩下的几周。我的代码如下:
weeks = [x for x in range(max(sales['WEEK']+1),53)]
padding = pd.DataFrame(np.zeros((53max(sales['WEEK']+1),len(sales.columns))),index=weeks)
这将返回一个pandas DataFrame,43行x 3列。我真正需要做的是将43行中每一行的索引重复7次,得到一个有301行的DataFrame。我解决不了这个问题,有什么好主意吗?
在我的生命周期中,我无法找出我的for循环中的简单错误在哪里,以便对多个数据帧执行相同的分析,并使用与额外字符串一起使用的变量来识别新的数据帧,并输出每次迭代的新数据帧。
这是我的代码:
john和jane是许多数据帧中的两个,我希望循环并与bcm进行比较,以便在行中找到重复的结果。
x <- list(john,jane)
for (i in x) {
test <- rbind(bcm,i)
test$dups <- duplicated(test$Full.Name,fromLast=T)
test$dups2 <- duplicated(test$
我有两个数据帧: df: id Name Number Stat
1 co 4
2 ma 98
3 sa 0 df1: id Name Number Stat
1 co 4
2 ma 98 5% 我希望将两个数据帧合并到1 (dfnew)中,并希望如下所示: id Name Number Stat
1 co 4
2 m
尝试用数组填充熊猫数据帧(假设np.zeros(200))。 如果我们想用一个值填充一个pandas数据帧: for col in df.columns:
df[col].values[:] = 2 它工作得很好,但使用以下命令也是如此: for col in df.columns:
df[col].values[:] = np.zeros(200) 不会起作用。 我不明白为什么抛出错误(无法将输入数组X传播到形状Y中),因为我认为我是单独填充数据帧的每个值,因此在我看来形状并不重要。
我有多个数据帧(5到6个),如下所示: >dataframe1
time(min) A B C D
0 0 1 2 3 4
1 1 ...........
2 2 ........... 我正在尝试在未来为所有以target为其列(A和B)的数据帧执行LSTM 5分钟。我怎样才能让我的X_test和X_train从所有数据帧中获取所有这些数据呢?还有,我怎么才能让他们换班呢?当我试图制作测试数据和训练数据时,我尝试了这个:我制作了一个3D数据框,看起来像这样: dataframe 1 data
例如,在Powerpoint中:
表示形状对象中的文本帧。包含文本框架中的文本以及控制文本帧对齐和锚定的属性和方法。
表示形状或ShapeRange对象中的文本帧。包含文本框架中的文本,并公开控制文本帧对齐和锚定的属性和方法。
因此,TextFrame2也引用了ShapeRange对象,并且它比TextFrame具有更多的属性。
例如,我不确定何时或是否应该使用其中一个来操作powerpoint幻灯片上表格单元格中的文本值。两者似乎都有效,下面的语句返回TRUE。
Dim tbl as Table
Set tbl = ActivePresentation.Slides(1)
我有两个数据帧
id nr lval
0 1 one 1
1 2 two 2
2 3 one 3
id nr rval
4 1 one 4
5 2 one 5
6 3 one 6
我需要合并或组合这两个数据帧,并使用列'id‘作为键。通过冲突(列'nr')从第一个dataframe获取列。结果应该如下所示:
id nr lval rval
0 1 one 1 4
1 2 two 2 5
2 3 one
想知道如何在Python的Pandas中使用两个不同的数据帧来计算集合差值。
其中一个数据帧(df1)的格式为:
State City Population
NY Albany 856654
WV Wheeling 23434
SC Charleston 35323
OH Columbus 343534
WV Charleston 34523
并且第二数据帧(df2)是
State City
WV Wheeling
OH Columns
并且我需要一个返回以下数据帧的操作
我有三个数据帧,每个都是100*100,我如何将它们水平地组合成一个新的300*100形状的数据框架?我尝试使用以下命令:
result = df1.combine_first(df2)
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
result = df1.append(df2, ignore_index=True)
但是non给出了形状为300*100的数据帧的期望结果。我怎么能这么做?
我对numpy和pandas比较陌生(我是一个实验物理学家,所以我使用ROOT已经有很多年了……)。ROOT中的一个常见图是2D散点图,在给定x和y值列表的情况下,生成一个变量与另一个变量的“热图”型散点图。
如何使用numpy和Pandas最好地实现这一点?我正在尝试使用Dataframe.plot()函数,但我甚至在努力创建数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.random.randn(1,5)
y = np.sin(x)
df = pd.DataFrame(d)
首先,这个数据帧的形状是(1,2),但我希望它的形状是(5,2
虽然在matrix中允许重复的行(和列)名称,但在data.frame中不允许。尝试rbind()一些具有共同行名的数据帧会突出这个问题。考虑下面的两个数据帧:
foo = data.frame(a=1:3, b=5:7)
rownames(foo)=c("w","x","y")
bar = data.frame(a=c(2,4), b=c(6,8))
rownames(bar)=c("x","z")
# foo bar
# a b a b
# w 1 5