我正在尝试只读取一个单元格,以便将日期带到其他地方使用。使用pandas时,如果我尝试这样做,我会得到一个错误,通常只是因为数据帧不能被读取,因为它需要一个可工作的数据帧,而不是在实际可转换数据帧之前的单个单元格值,而不是远远低于初始行的实际可转换数据帧。我如何才能只获取单元格,即A2 CSV example
我尝试将pandas dataframe中的Nan替换为None。它使用df.where(df.notnull(),None)是可行的。下面是这个方法的线程。Use None instead of np.nan for null values in pandas DataFrame 当我尝试在另一个数据帧上使用相同的方法时,它失败了。新的数据帧如下A NaN B C D E,数据帧的打印输出如下: Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 A NaN
如何在不同列编号的.csv中迭代列,对数据执行计算?这就是我所拥有的,问题是我真的不知道从哪里开始,所以我没有尝试太多,谷歌搜索也没有帮助。
import pandas as pd
file = r'C:\Users\cmcgrath\...'
loopdata = pd.read_csv(file)
loopdata = pd.DataFrame(loopdata)
loopdata.index = loopdata['index']
for col in loopdata where i :
print(loopdata.iloc[1])
我有一
假设我有一个数据帧,它可以表示为: pd.DataFrame(columns=['X', 'Y'],index=['A','B'])
X Y
A 1 2
B 3 4 然后,我想对每个单元格应用函数,以获得每个行的数据帧、具有列名和索引的单元格的值,如下所示: Col1 Col2 Value
1 X A 1
2 Y A 2
3 X B 3
4 Y B 4 我知道我可以循环它来得到结果,但我希望有一个更好的像
当我将数据帧放入一个单元格中时,它只显示一些行,并带有“.”在中间。
编辑:我正在寻找这些Python记事本调用的R等价物:
import pandas
# "If max_cols is exceeded, switch to truncate view"
pandas.set_option('display.max_columns', 5400)
# "The maximum width in characters of a column"
pandas.set_option('display.max_colwidth', 5
我有一个非常简单的问题。我想更改pandas数据框中给定行的给定列中的值。我试着用下面的方法来做:
df['column3'].loc[this_date] = val
因此,我得到以下警告:
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我对此警告的解释是,通过使用列名('column3')和loc,我并没有真正访问(引用)数据框中所需的单元格。相反,我创建了一个对象,它是"cell“对象的副本,然后我尝试更改与这个
我正在做数据比较项目。这里我有两个excel文件'Prod1‘和'Proj1’,它们是我在python中作为数据框架导入的。这两个数据帧都有46个具有相同标签的相同列。但是跨两个文件的行数不同(例如,Prod1有100行,而Proj1是110)。我想按单元格值比较单元格,并在另一个数据帧中突出显示错配为“TRUE”或“FALSE”。这可以在excel中进一步导出。到目前为止,我能够读取文件,但在比较部分被击中。请协助。
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
os.getcwd()
os
我有一个17520行1,000列的numpy.ndarray。np.ndarray只有两个值[0,0.05]。我想修改值为0.05的单元格,以便在0和0.05之间随机选择。为了做到这一点,我使用了post Random choice over specific values of a DF推荐的以下函数 import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df)
df.update(np.random.choice([0, 0.05], size=df.shape), filter_func=lambda x: x==0.05) 这个解决方案起作用了,但是,我
我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧,或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议,因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x