我在python中创建了几个名为'Student‘的对象。每个对象都有包含诸如年龄、姓名和性别等信息的属性。此外,每个对象都有一个数据,这是一个学生在今年的考试成绩。我希望合并这些数据文件,并在不丢失它们的个人信息的情况下获得嵌套表。下面是python代码:
import pandas as pd
class Student:
def __init__(age, name, gender, dataframe):
self.age = age
self.name = name
self.gender = gender
self.grades = dat
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢?这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
我知道循环遍历Pandas dataframe通常是个坏主意,但在这种情况下,我不知道还能做什么。我有一个名为DataFrame的合并,格式如下,但是有2kk行长。合并时间=合并‘年份’*4+合并‘’qtr‘
year qtr time election_year PostElection
1976 1 7905 NaN 0
1976 2 7906 NaN 0
1976 3 7907 NaN 0
1976 4
为了让我的pandas代码更快,我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误:
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息:
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
我是编程的初学者。我能够构建下面的东西,它用一个小数据集实现了我想要的东西。随着更大的数据集,我的RAM被淹没,使计算机停止(2014年Macbook Pro有16 my )。我能以某种方式简化我的过程吗?
# This code starts from a co-occurrence list of pairs with dates in the first column,
#like this:
#
# Jan-20; Monkey; Dog
# Jan-21; Dog; Horse
# Jan-22; Monkey; Cat
# Jan-23; Monkey; Dog
#
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中,并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是:
project = pandas.read_csv(read_csv
我正在使用Pandas合并两个从Psychopy获得的数据帧。
y = ["key_resp_0.keys", "key_resp_0.rt"] #some columns I want in my final dataframe
df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist()
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')
df3 = pd.merge(df2,df)
这是我得到的错误:
type object argume
我正在尝试合并两个具有相同列‘值’的数据集,但它给了我一个错误:无法将DataFrame与类型的实例合并
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import pie, axis, show
from pandas import Series, DataFrame
class Dataset():
def __init__(self, input):
self.choice
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
我有两个数据帧,df1和df2,每个数据帧都包含纬度和经度数据。对于df1中的每个观测值,我想使用haversine函数来计算df2中每个点之间的距离。我尝试了两种方法,但对于较大的数据集,性能成为一个问题。
In [1]: import pandas as pd
import numpy as np
from haversine import haversine
In [2]: df1 = pd.DataFrame({'lat_long': [(25.99550273, 179.18526021), (76.24387873, -34.219