我想根据已识别的关键字在dataframe中添加新列:
这是当前数据(Dataframe= df):
Topic Count
0 This is Python 39
1 This is SQL 6
2 This is Paython Pandas 98
3 import tkinter 81
4 Learning Python 94
5 SQL Working 85
6 Pandas and Work 67
我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录,我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题,并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止,我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块,然后用Python编写适用的逻辑:
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
我有一个像这样的熊猫数据帧:
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
我如何才能在保存所有其他记录的同时忽略以评论开头的记录呢?下面的awk脚本不会忽略这个示例测试文件中以散列符号开头的记录。它还跳过了numpy记录。
测试文件
# Version numbers have been retrieved from a range of machines and environments.
# Take them with a grain of salt.
# Direct dependencies
#python==3.6.0
#pip==9.0.1
#setuptools==38.2.4 # old for MarkupSafe 1.0 (28.8.0 i
我经常希望通过组合成组的DataFrame的多个列来创建一个新的DataFrame。apply()函数允许我这样做,但它要求我创建一个不需要的索引:
In [359]: df = pandas.DataFrame({'x': 3 * ['a'] + 2 * ['b'], 'y': np.random.normal(size=5), 'z': np.random.normal(size=5)})
In [360]: df
Out[360]:
x y z
0 a
在Pandas中,我有一个具有以下格式的列和记录的数据框架:
text source senti
-------------------------------
great food site1 0.6
awful staff site4 -0.4
good chef site8 0.4
average food site6 0.05
bad food site2 -0.8
文本列本质上是对某物的描述或意见。我想对数据集的平均情绪得出一些结论,输出如下。
sentiment coun
我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据,并使用describe函数作为how参数。
但是,describe方法使用标准平均值,我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此,我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
d
我有一只非常相似的熊猫资料:
在:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'blobs':['6-Feb- 1 4 Startup ZestFinance says it has built a machine-learning system that’s smart enough to find new borrowers and keep bias out of its credit analysis. 17-Feb-2014',
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