我正在尝试从pandas dataframe中列的行中的字符串数据中仅提取文本部分到新列中。 当我尝试这样的东西时: import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({"Id": [1,2] , "Text" : ["This is 20/06/2019; 00:13:45; Time stamp", "This is another 23/04/2019 11:23:35 Time stamp"]})
print(df) 我得到了一个数据帧,如下: Id
我试图通过从一个文本列中提取一个名称并替换另一个列中的值来清理一个大型的pandas Dataframe。我也只想替换提取成功的值。我能够从"text“列中提取名称,但是很难替换" name”列中的值。寻求一些建议。 示例DF: df = pd.DataFrame({'text': {0: 'John', 1: 'A girl named Susan', 2: 'A man named David'},
'name': {0: 'John',
我是Python/Pandas的新手,正在努力从pd.Dataframe中提取正确的数据。我实际拥有的是一个包含3列的Dataframe:
data =
Position Letter Value
1 a TRUE
2 f FALSE
3 c TRUE
4 d TRUE
5 k FALSE
我想要做的是将所有真正的行放入一个新的Dataframe中,这样答案将是:
answer =
Position Letter Value
1 a TRUE
3
-巨蟒
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as p
from IPython.display import display
survey =pd.read_csv('Video_Game_Sales.csv')
l=[]
x=survey["Genre"]
-这里的错误显示了如何从数组中提取列,并将其用作x和y轴df=pd.DataFrame({“Global_Sales”:x,“m}”)ax
下面创建了一个名为Networkx graph的G:
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_node(1,job= 'teacher', boss = 'dee')
G.add_node(2,job= 'teacher', boss = 'foo')
G.add_node(3,job= 'admin', boss = 'dee')
G.add_node(4,job= 'admin', boss = 'lopez')
我想
我有一个有一个列的DataFrame df,category是用下面的代码创建的:
import pandas as pd
import random as rand
from string import ascii_uppercase
rand.seed(1010)
df = pd.DataFrame()
values = list()
for i in range(0,1000):
category = (''.join(rand.choice(ascii_uppercase) for i in range(1)))
values.append(c
我有一个包含一列整数的Pandas DataFrame。我正在尝试使用一个for循环来仅提取'Artist‘列与'The Beatles’匹配的那个DataFrame的计数值。 tot=[]
for art in df:
for df['Artist'] in art:
if art['Artist'] == 'The Beatles':
tot.append(artist['Count'])
The Dataframe format is as such
我需要用于我的Pandas DataFrame的键行索引,其中key是Pandas DataFrame的id列,data是行数据。
数据是稀疏的-我只需要访问几个键的数据,但是我不知道我需要访问哪个键。
我目前正在使用iterrows这样做:
pair_map = {}
for pair_id, data in df.iterrows():
pair_map[pair_id] = data
然而,对于非常多的行(大约100 k-1M),这会变得很慢。有没有更快的方法来为Pandas创建稀疏的密钥行索引,这样任意访问任何行的速度就会更快吗?更好的是,如果指数稀少,数据是从潘达斯按需提取
为了清晰起见,我将从代码中提取一段摘录,并使用通用名称。我有一个类Foo(),它将DataFrame存储到属性。
import pandas as pd
import pandas.util.testing as pdt
class Foo():
def __init__(self, bar):
self.bar = bar # dict of dicts
self.df = pd.DataFrame(bar) # pandas ob
自动从Quickbooks &L.获得小企业报告,我正试图从dataframe中的特定单元格中获取当月的净收入值,但当我更新csv文件时,该单元格每月向右移动一列。
例如,对于下面的代码,这个月我想要11月的值,但是下个月我需要Dec的值,尽管那个列还不存在。
是否有一种优雅的方式总是选择第二个最右边的列,还是这是一种愚蠢的尝试获取这些信息的方法?
import numpy as np
import pandas as pd
nov = -810
dec = 14958
total = 8693
d = {'Jan': [50], 'Feb': [7
我已经从文件中提取了多个数据,现在我想为我感兴趣的数据创建一个数据帧。我尝试了以下几种方式:
anticodon = re.findall(r'(at.\w\w-\w\w)', line)
for line in anticodon:
anticod = line.replace('at ', '')
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [m_id], 'cod': [anticod]})
print df1
* similar w
我只需要代码来识别在熊猫分析(数字和分类)中所做的d类列,请您从熊猫分析包代码中只为我提取该代码。
级数= series.fillna(np.nan)
# get `infer_dtypes` (bool) from config
if config.infer_dtypes:
# Infer variable types
vtype = typeset.infer_type(series)
series = typeset.cast_to_inferred(series)
else:
# Detect variable types from pandas da