我是Pandas的新手,我正在尝试用它来分析一个大型数据集。我已经阅读了我能找到的所有关于它的东西,但就是不能让它工作。我试图更新数据帧中的值,同时逐行迭代数据帧中的值,但数据帧中的值没有更新。
for index, row in df.iterrows():
for j in data_column:
this_value = some_value
print(this_value) # prints some_value
df.loc[index].at[j] = this_value
print(df.loc[ind
假设我有一个多索引数据帧,如下所示
In [221]: df
Out[221]:
first bar baz
second one two one two
A -1.089798 2.053026 0.470218 1.440740
B 0.488875 0.428836 1.413451 -0.683677
C -0.243064 -0.069446 -0.911166 0.47837
我想在每个第一级列中添加第三和第四列,即“bar”和“baz”。
我一
我对Android非常陌生,并试图:
从摄像机中传输原始数据(ImageFormat RAW_SENSOR)
处理原始数据
交互显示处理结果
似乎只有在静态捕获模式下才能获得原始数据捕获。这是对的吗?
如果是这样的话,是否可以对原始图像执行重复的CaptureRequests操作?使用13MP传感器可以预期什么样的性能?有参考代码吗?
事先非常感谢,
纪尧姆
编辑
以下是我迄今所做的工作:
创建呈现到SurfaceTexture的预览捕获
在onSurfaceTextureUpdated()中计算/更新帧速率
问题:
- Is it OK to calcul
我有两个数据帧。第一个数据框架包含了一个药物列表,我在实验中看到了这些药物。第二个数据框架包含了我在实验中运行的标准列表--所以这是另一个有预期时间看它们的药物列表。
我想要做的是在第一个数据帧中得到正确标准的名称,以便分配给正确的药物。
例如,药物A出现在5.5分钟。药物A的标准为5.7分钟。
6 was观察药物B的变化。它使用与药物A相同的标准,在5.7分钟。
6.5分钟观察药物C。它使用的标准是7分钟。
原始数据帧示例:
DF1:
Drug Time
A 5.5
B 6.0
C 6.5
DF2:
Standard Time
S1 5
我有一个大约400个数据帧的列表,我想为每个数据帧提取特征。所有数据帧的功能都将是相同的。
数据帧由来自加速度计的信号组成,我将应用分类来识别不同的活动。因为我的类是基于特定模式的,所以我需要我的特征(统计特征和频域特征)基于窗口。
我可以直接对数据帧列表执行此操作吗?提取特征,然后将新的特征列添加回每个数据帧的列表中?
任何建议都将不胜感激。我被卡住了。我知道如何在每个数据帧上执行此操作,但处理如此多的数据帧非常耗时。
列表示例
# Dataframes, x and y are accelerometer measurements and a is annotation
df1 <
我用下面的代码打印pandas数据帧
df=pd.read_csv(pd.compat.StringIO(output),skiprows=[1,2,3,4,5,6,7,9])
new_header = df.iloc[0]
df = df[1:]
df.columns = new_header
print(df)
它显示如下输出。数据帧头与正确的列不匹配。ID标头不在列% 2上。
0 ID MAC Name Group IP Type State STA Up
我有证券的主要原始数据,我需要在其中创建基于某些筛选标准的多个证券投资组合。我习惯于在C++中工作,不太清楚如何用Python语言实现下面的代码。
我尝试使用嵌套的for循环创建不同的数据帧:
i -用于循环从2007年到2017年的年份(原始数据中的yr列)
j -用于遍历从1到4的区域(原始数据中的列区域)
for i in range (2007, 2018):
for j in range (1,5):
dfij_filter = (df['yr'] == i) & (df['Region'] == j)
我使用函数ddply (package plyr)来计算每组“试验”和“治疗”的响应变量的平均值。我得到了这个数据框架:
Trial Treatment N Mean
1 A 458 125.258
1 B 459 168.748
2 A 742 214.266
2 B 142 475.786
3 A 247 145.689
3 B 968 234.129
4 A
我有一些来自实验的数据应该是平衡的,但当我尝试的时候
print(model.tables(aov.PDD,"means"),digits=3)
我得到了
Error in model.tables.aovlist(aov.PDD, "means") :
design is unbalanced so cannot proceed
我怀疑这意味着数据的编码或输入是不正确的,但我希望在进入数据帧本身之前能够跟踪到更多细节。我如何才能更详细地了解是什么因素造成了这里的不平衡?
我有3个熊猫数据框架与匹配的指数。一些操作以不同的方式(删除的行)裁剪数据帧,因此一个数据帧中的某些索引可能不存在于另一个数据帧中。
我想合并所有3个数据帧,这样它们都包含包含所有3个数据帧中存在的索引的行。这是如何实现的呢?
import pandas as pd
data = pd.DataFrame.from_dict({'a': [1,2,3,4], 'b': [3,4,5,6], 'c': [6,7,8,9]})
a = pd.DataFrame(data['a'])
b = pd.DataFrame(data[
我有一个excel表格,我正试图将其作为数据帧读取。工作表具有多个标题行,每个标题行可以具有不同数量的列。有些列是相似的,但并不总是如此。有没有一种方法可以将行分割成单独的数据帧?
例如,数据将是:
A B C D
1 1 1 1
2 2 2 2
A B C D E
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
A B C
1 1 1
理想的输出应该是三个独立的数据帧,它们各自具有各自的行和列标题。