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
我正在研究如何将函数应用于熊猫数据栏中的一个列。但是我只想在满足条件的情况下应用这个函数。
import pandas as pd
def example_function(a, b):
return a + b
data = dict(
A = [1, 2],
B = [4, 5],
C = ["A", "B"],
)
example_df = pd.DataFrame(data=data)
因此,我想使用来自A和B的值应用example_function,只有在C列中有"B"的情况下。
有什么想法吗?
我需要导入大型数据集并合并它们。我知道还有其他类似的问题,但我找不到具体问题的答案。使用dask,我似乎能够将大型数据集读入数据格式,但我无法将其与另一个数据格式合并。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
#I have to do this with dask since with pandas I get mem issue and kills the python
ps = dd.read_csv('*.dsv',sep='|',low_memory=False)
mx = dd.read_cs
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
我读了大约30000个文件。每个文件都是一个具有相同数量的列和行数的csv。因此,我确切地知道矩阵的大小。 我所做的是: #allocate a pandas Dataframe
data_n=pd.Dataframe()
for i in range(0,30000):
#read the file and storeit to a temporary Dataframe
tmp_n=pd.DataFrame({'Ping':Counter_4eh*m256,'SN':SN_4eh*m256,'Frequency':CF_4
所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我试图了解熊猫是否支持在分类数据(即DataFrames“类别”)的列上合并dtype=。
我大部分的数据都是用R做的,但是我想用Python/熊猫做更多的工作。在R中,合并因素(类似于范畴dtype)会导致类型强制,通常是对字符的强制。这允许一个数据帧将一个by变量(join列)指定为一个因子(分类),而另一个数据帧的by变量是一个字符串。熊猫是否在合并/加入之前对分类数据进行类似的强制字符串?我是否应该期望合并在分类上是健壮的?我在哪里可以找到关于熊猫(自动)类型强制的文档?
简单的例子:
+++对非绝对/非标量向量进行相等测试是错误的:
In [52]:
import pandas as