假设我有一个巨大的DataFrame,它只包含少数几个与我执行的过滤匹配的单元格。如何才能在一个新的dataframe中只获得与其匹配的值(以及它们的索引和列),而不使用整个其他的DataFrame,而后者变成了Nan。使用dropna删除Nans只会删除整个列或行,而filter用Nans替换非匹配项。
这是我的密码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((1000, 1000)))
# this one is almost filled with Nans
df[df<
我知道解决这个问题很明显,但我没有办法.
我将一个带有Pandas的.csv文件导入到一个数据文件中。数据格式为:3列单标题,1列45行,2列40行,3列21行。该形状为(45,3)。“缺失”行充满了NAN,这里开始了我的问题。
我想用不同的参与函数来评估一些统计数据,比如安德森达林测试等等,比如:
for i in columns:
print ([i])
a = stats.anderson(df[i], dist = 'norm')
print (a)
if a[0] > a[1][2]:
print('The null hypothesis can
我想要检查一个dataframe的列是否包含多个不同的值,所以我接受该列,使它成为一个集合,并检查它的长度。但我和南安有个问题。我原以为一个列的长度是零,但事实并非如此,为什么?
import pandas as pd
from numpy import nan
set([nan, nan, nan]) # set has one element
set(pd.Series([nan, nan, nan])) #set has three elements
同样的情况也会发生在numpy数组中:
set(pd.np.array([nan, nan, nan])) #set has three
我对下面的事情感到很为难。我有一只名为N x D p的熊猫,它有一些缺失(NAN)值。我有另一个由D x K x T索引的相应数组。我想把数据帧中每一个熊猫的输入n,d映射到a[d][k][p[n,d]],以得到所有可能的k,从而生成N x D x K矩阵。我能得到一些帮助,如何在Pandas和Numpy库中最有效地做到这一点?
实际上,我取最后矩阵的N x D部分,并沿着列取乘积,留下一个N x K矩阵。最后的输出可以(缓慢地)通过以下方式复制:
def generate_entry(i, j):
result = np.prod([alpha[s][j][int(p
如何将numpy数组的pandas列转换为列表? Pandas数据帧构造 A = np.random.randint(0,15000000,65000)
B = [np.random.randint(0,15000000,k) for k in np.random.randint(2,101,100)]
A32 = A.astype(np.int32)
from itertools import chain
sizes = np.fromiter(chain((0,),map(len,B)),np.int32,
Hi有一个数据框架(df),其中包含两个列(日期、文本),从Excel电子表格中读取到Python/Pandas。
xl = pd.ExcelFile(dir+"file.xlsx")
df = xl.parse(xl.sheet_names[0])
date text
0 2013-08-06 NaN
1 2013-08-06 Text with unicode
2 ...
文本包含不需要的unicode字符,我通常使用
df['text'] = df[&
我尝试使用布尔掩码来寻址numpy数组中的行:
isnan = np.isnan(self.X[:, AGE_COLUMN].astype(float))
self.X[isnan, AGE_COLUMN] = np.mean(self.X[:, AGE_COLUMN].astype(float))
isnan和X是dtype。
首先,我检查age列中的哪些行是nan。然后我想将这些值设置为所有年龄的平均值。对于self.X[isnan, AGE_COLUMN],调试器具有以下结果
[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ....]
例如,如果我尝试使
我希望有一个只填充了第一列,其余元素都是Null的int矩阵。对不起,我有R的背景。因此,我知道如果我留下一些Null元素,以后管理它们会更容易。同时,如果我离开0,以后会有很多问题。
我有以下代码:
import numpy as np
import numpy.random as random
import pandas as pa
def getRowData():
rowDt = np.full((80,20), np.nan)
rowDt[:,0] = random.choice([1,2,3],80) # Set the