我的程序在for循环函数的每个循环中生成数据。我将其附加到一个列表中,最后尝试将数据转换为具有公共索引和列自动对齐的单个数据帧。然而,我不能做到这一点。我的代码: biglist = []
# output of for loop in first iteration
x1 = pd.DataFrame({'A':[11,22],'B':[33,44]},index=['x1','y1'])
biglist.append(x1)
# output of for loop in second iteration
x2 = pd
我有下面的代码,它完美地将小计和总计放入其中。对于frame.append方法,应该如何重写?
pvt = pd.concat([y.append(y.sum()
.rename((x, 'Total')))
for x, y in table.groupby(level=0)
]).append(table.sum()
.rename(('Grand', 'Total&
在熊猫1.4.0:append()被反对,而医生说使用concat()代替。
FutureWarning: frame.append方法已被废弃,并将在未来的版本中从熊猫中删除。使用pandas.concat代替。
有问题的代码块:
def generate_features(data, num_samples, mask):
"""
The main function for generating features to train or evaluate on.
Returns a pd.DataFrame()
""
我有三个系列和列表:
df1 = pd.Series(['a','b','c','d'])
df2 = pd.Series(['e','f','g','h'])
df3 = pd.Series(['i','j','k','l'])
df1
0 a
1 b
2 c
3 d
df2
0 e
1 f
2 g
3 h
df3
0 i
1 j
3 k
4 l
list = [
你好,我正在尝试读取多个文件,创建一个包含我需要的特定密钥信息的数据,然后将每个文件的每个数据main附加到一个称为主题的主数据main中。我试过以下代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from lxml import etree
import os
topics = pd.DataFrame()
for filename in os.listdir('./topics'):
if not filename.startswith('.'):
#print(filename)
我正在尝试按照下面的代码连接多个df。想法是从本地驱动器读取excel文件,然后在列表中与pd.DataFrame对象相同的append。最后pd.concat()这个列表。
dfs = []
date =[]
for f in file_list:
wb = load_workbook(os.path.join(file_path,f),data_only=True)
sheet_name = [s for s in wb.sheetnames if 'Ageing' in s]
ws = wb[''.join(sheet_name)]
dat
我需要附加熊猫数据帧。但是我发现append非常慢。此链接Improve Row Append Performance On Pandas DataFrames建议使用from_dict而不是append。我试图做同样的事情,但我遇到了一个问题,将一个数据帧to_dict转换回dict到数据帧。 我有这个数据帧df date open high low close volume average barCount simb
0 3/31/2020 81.43 81.49 78.56 78.91 183417 80.0940 86742
我需要与集合中的元素一样多地“复制”DataFrame的元素(让我们说一个列表来简化它)。这可能很难用语言来解释,所以我将展示我的代码:
In [1]: data = {char: [] for char in 'abcd'}
In [2]: n = 3
In [3]: properties = [i for i in range(1, n + 1)]
In [4]: l = list(range(1, 11))
In [5]: for e in l:
...: data['a'].append(e + e)
...: data[
我有嵌套的字典,我尝试导出到excel我有生成正确数据帧的代码,想法是在excel中生成它,但我在excel中只得到了列的一部分,这是我做错的地方。 user_ids = []
frames = []
for user_id, d in res_duplicate.items():
for item in d:
user_ids.append(user_id)
frames.append(pd.DataFrame.from_dict(item, orient='index'))
df = pd.concat(frames, keys
我有一个数据列表,如下所示:
mylist=[pd.DataFrame({'a':[5,5],'b':[5,5]}),pd.DataFrame({'a':[6,6],'b':[6,6]})]
和一个单独的数据帧(df),我想在mylist中的两个数据帧的底部附加它。
df=pd.DataFrame({'a':[9],'b':[9]})
当我通过循环遍历mylist来追加时,追加对列表的元素起作用,但它不更新或更改mylist。
for i in mylist:
i=i.append(df,
我有一个从capterra获取数据的代码
for i in range(1, 2):
# time.sleep(10)
last_date = date.today() - timedelta(days=i)
print(last_date)
data = pd.DataFrame()
for i in category2:
url = "https://public-api.capterra.com/v1/clicks?start_date=" + str(last_date) + "&end_date=
我有一个显然很平常的问题,那就是在使用concurrent.futures进行多处理后合并结果。 我发现了一个与Efficiently consolidate results of concurrent.futures parallel execution?和How to append dataframe to an empty dataframe using concurrent相关的问题,但我不能让它为我工作。 我有一个头寸列表,为每个头寸建立一个基于现金流和财务报表(其他数据框架)的时间序列。每个timeserie都是一个过程,最后我需要将结果合并到一个大数据帧中。处理顺序和最终数据帧
我想从多个文件中创建一个数据帧,但它不能以我想要的方式工作。我想垂直合并,但它们是水平合并,创建了新的列。我不想这样,我怎么才能解决这个问题呢?下面是我的代码: path = "C:/Users/nb/Desktop/NetworkCharacteristic/"
fi=glob.glob(path+"*")
li=[]
for file in fi:
files = glob.glob(file + "/*.txt")
for filename in files:
frame = pd.read_csv(filename, s
我想知道如何在循环中替换.append。
for i in range(0,len(DF)):
result = result.append({'Test': DF.iloc[i].name},ignore_index=True)
我知道如何使用CONCAT,但我不知道如何在循环中这样做。
使用Concat:
for i in range(0,len(DF)):
result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'Test': DF.iloc[i].name})])
投掷:
ValueError:
我试图在我的excel表上使用熊猫执行一些操作,并使用以下代码连接表。
我编写了以下函数来连接字符串并将其保存在数据帧中。
def row_split(row, product, measure, price):
out_dict = dict.fromkeys(row.index)
for i in out_dict.keys():
out_dict[i] = []
cols = [x for x in out_dict.keys() if x not in [product, measure, price]]
我的问题可能已经过时了,但我肯定这不是一个重复的问题,如果是的话,很抱歉!
我试图通过使用连接一些Excel文件(存储在文件夹中),但我仍然会收到错误,如下所示:
代码:
import pandas as pd
import os
def concat_excel(folder, ws=None):
data = []
for f in os.listdir(folder):
current_df = pd.read_excel(os.path.join(folder, f), sheet_name=ws, dtype=str)
curre
假设我们在一个目录中存储了相当多的.xls或.xlsx文件,并且有两种方法可以将它们输入pd.concat以获得一个大表:产品率和附加值。
def append_method(path):
container = []
for f in path.rglob("*.xls*"):
df = pd.read_excel(f)
container.append(df)
return container
def yield_method(path):
for f in path.rglob("*.xls*
Append不在python中使用for循环。
它在没有for循环的情况下工作,但不使用for循环
import os as o
import pandas as pd
j=0
ls=[]
files = o.listdir("demo")
for i in files:
ls.append(i)
df=pd.read_csv("demo/"+ls[0])
t=len(ls)
for i in range(1,t):
temp=pd.read_csv("demo/"+ls[i])
df.append(temp,ignore_i
我正在努力编译许多文件,同时将文件名作为列添加到结果数据帧中。下面的脚本可以工作,但以某种方式仅在单个文件上执行操作...为什么不把所有的文件放在一起?
import glob
import pandas as pd
import os
# format Working but only reads 1 file
indir = "C:\\location\test"
outfile = "C:\\location\test\output.csv"
# Change the directory to where the files are located
目标是在Pandas中现有多索引列的基础上添加另一个多索引。
我的印象是,这可以实现如下
# Assuming we have an existing multilevel index as below
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['level1'],['level2'],df.columns ])
# Along the pipeline, we would like to append another multiindex on top of it
df.columns = pd.Multi
如何导入和追加一个目录中的所有文件? files = os.listdir(r"C:\Users\arv\Desktop\pickle_files")
data = []
for i in files:
data.append(pd.read_pickle(i))
df = pd.concat(['data'])