Pandas lambda函数...计算速度更快
Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了快速、灵活和简单的数据结构，使得数据的处理和分析变得更加便捷。
Lambda函数是Python中一种匿名函数的形式，它可以在代码中快速定义简单的函数，没有函数名，通常只包含一个表达式。Lambda函数在Pandas中常用于对DataFrame进行数据的筛选、转换和计算。
使用Lambda函数可以提高Pandas数据处理的速度，主要因为Lambda函数的执行速度相对较快。与传统的循环操作相比，Lambda函数能够更有效地利用底层的优化机制，从而提高计算的效率。
Lambda函数在Pandas中的应用场景包括但不限于：
- 数据筛选：使用Lambda函数可以快速筛选出满足某些条件的数据行或列。
- 数据转换：通过Lambda函数可以对数据进行快速的转换，如对某一列进行数值计算或字符串处理。
- 数据分组计算：Lambda函数可以与groupby函数结合使用，对分组后的数据进行灵活的聚合计算。
腾讯云提供的与Pandas相关的产品和服务包括但不限于：
- 云服务器CVM：提供稳定可靠的云服务器实例，用于搭建Pandas运行环境。
- 云数据库TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，用于存储和管理Pandas处理的数据。
- 弹性MapReduce EMR：提供大数据处理和分析服务，可与Pandas结合使用进行数据处理和计算。
- 云函数SCF：提供无服务器计算服务，可用于部署和运行Pandas相关的数据处理任务。
- 数据万象CI：提供图片处理和存储服务，可用于处理和存储Pandas中的多媒体数据。
以上只是一部分腾讯云相关产品，详细信息和产品介绍请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
我有两个时间序列，我想在时间序列1到时间序列2中的每个日期中找到最近的日期。我发现了如何在每个日期单独完成它，但我想将它应用于整个时间序列1。它们位于两个不同的数据帧中，称为o和p 我的数据看起来是这样的:时间序列1： o['date']
>>>0 2020-01-26
1 2020-01-28
2 2020-01-31
3 2020-02-15
4 2020-02-17
...
86 2021-01-10
87 2021-01-20
88 2021-01-27
89 2021-01-30
浏览 38提问于2021-02-25得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，目前看起来像这样：
Date ByteArray
1/2/2019 bytearray([21,24,120,3,32,32,0,215])
2/1/2019 bytearray([24,22,115,4,35,31,0,216])
我的目标是获得一个看起来像这样的数据帧：
Date ByteArray Hex String
1/2/2019 bytearray([21,24,120,3,32,32,0,215]) 15 18 78 03 20 20 00 D7
2/1/2019 bytearra
浏览 8提问于2019-11-16得票数 2
回答已采纳
5回答
我想使用Pandas df.apply，但只适用于某些行
举个例子，我想做这样的事情，但我的实际问题要复杂一些：
import pandas as pd
import math
z = pd.DataFrame({'a':[4.0,5.0,6.0,7.0,8.0],'b':[6.0,0,5.0,0,1.0]})
z.where(z['b'] != 0, z['a'] / z['b'].apply(lambda l: math.log(l)), 0)
在这个例子中，我想要的是'a‘中的值，除以'b’中
浏览 7提问于2015-11-18得票数 77
回答已采纳
我对熊猫很陌生，我在“b”栏中寻找“a”栏中缺少的值。如何得到以下结果？
米维
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [[1,2,3],[10,20,30]],
'b': [[1,2],[20]]})
df['required'] = [[3],[10,30]]
df
a b required
0 [1, 2, 3] [1, 2] [3]
1 [10
浏览 17提问于2022-08-26得票数 1
1回答
我最近写了一个简短的Python程序来计算一个数的阶乘，作为一个测试，看看整数乘法比浮点乘法快多少。想象一下，当我发现浮点乘法速度更快时，我有多惊讶！我对此感到困惑，希望有人能给我一些启发。我在阶乘计算中使用了完全相同的函数，只是简单地传递了一个浮点数和一个整数。代码如下：
import time
def fact(n):
n_fact = n
while n > 2:
n_fact *= n - 1
n -= 1
print(n_fact)
return n_fact
n = int(input("Enter
浏览 39提问于2020-02-21得票数 0
回答已采纳
我试图将英寸转换为英尺的重量-高度数据集，但已经收到了错误。
柱高前五值
0 73.847017
1 68.781904
2 74.110105
3 71.730978
Name: Height, dtype: float64
代码
def inch_to_feet(inch):
inch = float(inch[0])
return (inch / 12)
df['Height In Feet'] = df["Height"].apply(lambda x:inch_to_feet(x))
df
错误
TypeE
浏览 4提问于2020-04-16得票数 1
回答已采纳
我有以下代码
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import numpy as np
import math
data = web.DataReader('goog', 'yahoo')
df['lifetime'] = data['High'].asfreq('D').rolling(window=999999, min_periods=1).max() #To check if it is a lifetime high
浏览 2提问于2021-10-15得票数 1
回答已采纳
我想清除使用python熊猫的csv文件中的这个日期列。
假设我的代码是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['alice','bob','charlie'],
'date_of_birth': ['10/25/2005 R','10/29/2002','01/01/2001 BD']
})
，我怎样才能清理数千行的混乱呢？
我想用：
df['date of birth'
浏览 11提问于2022-11-03得票数 0
如果我有一个DataFrame：
myDF = DataFrame(data=[[11,11],[22,'2A'],[33,33]], columns = ['A','B'])
提供以下数据格式(从堆栈溢出开始，对于dataframe的映像没有足够的声誉)
| A | B |
0 | 11 | 11 |
1 | 22 | 2A |
2 | 33 | 33 |
如果要将B列转换为int值并删除不能转换的值，则必须执行以下操作：
def convertToInt(cell):
try:
return in
浏览 14提问于2014-04-03得票数 36
回答已采纳
1回答
虽然这听起来可能是一个纯粹的技术问题，但我想知道，对于非常像数据科学的过程，当您需要加速处理时(考虑到数据检索并不是一个问题，并且它也适合内存等)，我想知道您通常尝试哪种方法。其中一些可能包括以下内容，但我希望收到关于其他任何其他方面的反馈意见：
良好的实践，在可能的情况下，在数字操作上使用Numpy，而不是循环。
更好的做法，如使用‘应用’，‘应用程序’.在将函数应用于列表、数据格式等的元素时，而不是循环。
南巴应用于本地python循环，numpy数组.
根据可用逻辑核使用多处理库进行多处理
这是因为，如果我们主要使用Python的所有优点，我们不想切换到其他语言，如Scala或Julia
浏览 0提问于2020-01-29得票数 1
我正在尝试理解groupby和pandas中聚合函数背后发生的事情。例如，以下是按组获取sum的4种不同方法的计时结果：
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0,3,10),
'b': np.random.rand(10)})
%timeit df.groupby('a')['b'].sum()
1000 loops, best of 3: 287 µs per loop
%timeit df.groupby('a')[
浏览 0提问于2015-12-17得票数 2
2回答
如何根据其他两列中的第一个和最后一个字符位置指示符对列值进行切片？
这里是示例df:的代码
import pandas as pd
d = {'W': ['abcde','abcde','abcde','abcde']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['First']=[0,0,0,0]
df['Last']=[1,2,3,5]
df['Slice']=['a','ab','abc',&#
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
回答已采纳
在这里，我试图访问数据帧上的一个(LanguageWorkedWith)列，如果它包含Python，则对其进行过滤。
df_18['LanguageWorkedWith'].apply(lambda x: x.str.contains('Python'))
但是它一直产生这样的错误：
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-9cb9d7ffdfb2> in <module>
---->
浏览 1提问于2020-11-22得票数 0
1回答
我试图加速一些用来计算熊猫时间延迟、索引数据格式的代码。dataframe包含由ID列标识的200 k时态序列。我试过达斯克，但没有得到任何改善(比熊猫本身花费的时间更长)。
下面是一个可以生成具有可比较大小的虚拟数据的示例：
import itertools as it
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
#Series for ID
ID_data = pd.Series(np.arange(0,200000), name='ID')
#Array of data - create panda
浏览 2提问于2021-08-03得票数 0
回答已采纳
编辑:我刚刚在我的代码中找到一行，将我的df从一个RangeIndex更改为一个数字Int64Index。这是怎么发生的，为什么会发生？
在这行之前，我的所有df都是RangeIndex类型。在这行代码之后，df_new更改为Int64Index类型，这是一个范围索引，而不是数字索引。
# remove rows with DMT, no lumninance data
df_new = df_new[df_new.Person != 'DMT']
有人能解释一下吗？
Int64Index和RangeIndex
“基于整数的浮点数索引的警告索引在0.18.0中已得到澄清，有关更
浏览 0提问于2018-07-27得票数 5
1回答
我想用PERCENTRANK.INC计算一下Excel给熊猫带来的好处
函数名中的秩是相当混乱的，因为实际上它只是计算值低于列的所有值的次数，除以值减去1的计数，见图。
下面的代码片段正确地重新计算了Excel函数，尽管我发现它很慢，所以我想知道是否有更快的方法可以做到这一点：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col': {0: 13, 1: 12, 2: 8, 3: 4, 4: 4, 5: 2, 6: 1, 7: 1, 8: 1}})
print(df)
def func2(t, comp):
retur
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
回答已采纳
1回答
对于各种页面加载和其他后端任务，我有许多需要的属性，我正在辩论是将这些东西存储在数据库中还是动态计算它们。
例如，如果有用户可以上传的文件，并且希望跟踪这些文件的大小、空间、格式等，那么最好计算一次，并将它们与文件在数据库中的位置一起存储，还是每次只抓取文件并手动获取文件属性？
另一个用例是购物车项目。最好是计算商品的价格，并将其存储在购物车表中，还是在每次页面加载时计算给定的价格。在这种情况下，一旦项目被添加到购物车中，基于站点范围的销售、折扣、标记等的价格更改将不会被反映出来，除非在应用销售/折扣/加价时通过另一种方法更新价格。这不是最好的例子，但希望你理解这个想法；也许你有一个更好的例子
浏览 1提问于2018-08-22得票数 0
1回答
防止Sybil或DoS攻击的方法之一是CPU绑定PoW.然而，由于摩尔定律的影响，本文提出了基于记忆的方法.
实际上有两个不同的术语：(1)记忆硬函数和(2)记忆约束函数；
这是否意味着我们有两种不同的基于记忆的技术？
如果是的话，这两个术语有什么区别？
浏览 0提问于2020-09-17得票数 0
import pandas as pd import dask.dataframe as dd import time
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')
data['x'] = range(1000)
data['y'] = range(1000)
def add(s):
s['sum'] = s['x']+s['y']
return s
start = time.time()
n_data = da
浏览 0提问于2018-09-29得票数 0
回答已采纳
我正在寻求帮助，在pandas.Series.Rolling.apply功能中使用help函数pandas.Series.Rolling.apply。我抛出了TypeError:在每次尝试中，只有size-1数组可以转换为Python标量，我无法理解1)。(原因2.)如何正确写字
我的最终目标:从透视日期开始，在信号中找到历史高峰。
find_peaks函数根据峰值属性识别信号中的峰值。我正在使用Mathworks -> 中的显著方法有用的例子。
函数本身接受一个一维数组并返回一个元组(峰值:ndarray，properties:dict)。
期望产出：
x = np.ones((12,
浏览 3提问于2018-11-30得票数 3
3回答
我有一个Pandas DataFrame，其中一个列中有一个整数列表。我想要访问这个列表中的各个元素。我已经找到了一种方法，可以使用tolist()并将其转换回DataFrame，但我想知道是否有更简单/更好的方法。在本例中，我将列A添加到列B中列表的中间元素。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : (1,2,3), 'B': ([0,1,2],[3,4,5,],[6,7,8])})
df['C'] = df['A'] + pd.DataFrame(df['B']
浏览 2提问于2016-06-29得票数 6
1回答
在pandas中执行分组和聚合是简单而快速的。但是，执行pandas已经在C中构建的、没有聚合的简单groupby应用函数(至少以我的方式)要慢得多，因为有了lambda函数。
# Form data
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),columns=['a','b','c'])
>>> df['g'] =
浏览 5提问于2020-06-03得票数 2
回答已采纳
如果我有这样一个数据框，每个用户id对应不同的产品页面，我想将用户的所有产品页面组合在一起，用连字符分隔
我希望最终的结果如下所示
在pandas和sql中做这件事更容易吗？我的数据集目前是7.5 My行，当用于更多数据时，它将增长到数千万行。
在pandas中，我们可以使用series.str.concatenate方法通过连字符进行折叠和连接吗？
在sql建议中？
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
我有大约1M行和3列的dataframe (sentence，100-char范围中的字符串，lang，3-char字符串，i_sent，int)。
我正在尝试使用一个名为compute_coverage的函数生成一个新系列，该函数接受一个句子及其相应的语言，并返回一个浮点：
absolute_coverage = df.apply(lambda x: compute_coverage(x['sentence'], x['lang']),
axis=1)
compute_coverage是一个相当简单的函
浏览 2提问于2017-10-24得票数 3
回答已采纳
我正在尝试更新列中所有适用的值。代码似乎只将第一个单元格更改为"1“。Python如何遍历列中的所有单元格？
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('Workbook')
ws = wb['A']
for cell in ws['E']:
if cell.value > 1:
cell.value = 1
else:
cell.value = ""
浏览 0提问于2020-11-26得票数 1
我以前没有使用过使用的numpy向量化。这是我正在做的一个小例子。 import numpy as np
import pandas as pd
def my_func(x, y):
return x+y
>>> df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(1, 100, 3), 'B': np.random.randint(1, 100, 3)})
>>> df
A B
0 97 58
1 78 64
2 53 25 我的问题是，在处理大型数据集时
浏览 12提问于2021-01-29得票数 0
2回答
是否有一种方法来改进Python中的代码写。我使用Pandas库和Python3.4：
bd_data = pd.DataFrame(list(bd_data))
column = list(bd_data[numeric])
for i in range(0,len(column)):
pos = bisect.bisect_left(intervalsArray,int(column[i]))
bd_data.ix[i,'colorCluster'] = colorsPalette[pos]
我试图根据数字在间隔列表中的位置，
浏览 2提问于2017-04-12得票数 1
回答已采纳
我想将带有applymap和np2.log2的log2应用于数据，并使用boxplot显示它，以下是我编写的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('testdata.csv')
df = pd.DataFrame(data)
################################
# a.
df.boxplot()
plt.title('Raw Data')
################
浏览 0提问于2017-10-25得票数 3
回答已采纳
我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
回答已采纳
我试图从按ID拆分的pandas Dataframe中提取值。但是，当我提供apply groupby时，它不允许我提供轴参数来按行应用函数 raw_data = {"id":{"0":"mergedshape_route_0009","1":"mergedshape_route_0009","2":"mergedshape_route_0009","3":"mergedshape_route_0009","4":"merge
浏览 726提问于2019-04-05得票数 2
回答已采纳
#试图使用Cabin和Cnum值存储Cnum列。我尝试使用.apply()方法，但是我需要检查两列的绑定。我尝试使用.iterrows()方法，但没有得到任何满意的结果。我已经连续尝试了三个小时，所以伸出援手是很好的。
for i in range(len(training["Forward"])):
if training.loc[i,"B"] & training.loc[i,"Cnum"]>=63 & training[i,"Cnum"]<=100:
traini
浏览 11提问于2022-10-30得票数 0
回答已采纳
假设单元格A1#中有一个数组(例如，一个序列或一个随机数数组)，我希望在单元格B1#中获得一个数组，其中该数组的每一行(n)是第一个数组的行的1到n的总和。有没有可能用公式来做到这一点？
浏览 3提问于2021-08-05得票数 4
给定一个数据集-
country year cases population
Afghanistan 1999 745 19987071
Brazil 1999 37737 172006362
China 1999 212258 1272915272
Afghanistan 2000 2666 20595360
Brazil 2000 80488 174504898
China 2000 213766 1280428583
任务是使用pandas应用函数在名为“流行率”的
浏览 6提问于2021-02-21得票数 0
2回答
安卓支持log2吗？
我已经发现android不支持长双。
当我试图编译cdce3.c时，收到了以下错误：
g++.dg/cdce3.C: In function 'void mlog2f(int)':
g++.dg/cdce3.C:87: error: 'log2f' was not declared in this scope
g++.dg/cdce3.C: In function 'void mlog2(int)':
g++.dg/cdce3.C:87: error: 'log2' was not declared in t
浏览 0提问于2012-06-18得票数 5
回答已采纳
2回答
我是python的新手，所以这可能是一个非常基本的问题。我正在尝试使用lambda删除pandas数据帧中每行的标点符号。我使用了以下代码，但收到一个错误。我试图避免将df转换为列表，然后将清理后的结果附加到新列表中，然后再将其转换回df。
如有任何建议，我们将不胜感激！
import string
df['cleaned'] = df['old'].apply(lambda x: x.replace(c,'') for c in string.punctuation)
浏览 0提问于2015-10-10得票数 6
回答已采纳
假设pandas.apply()函数不适用于空元素。但是，在下面的代码中不会发生这种情况。为什么会发生这种情况？
import pandas as pd
df = pd.Series([[1,2],[2,3,4,5],None])
df
0 [1, 2]
1 [2, 3, 4, 5]
2 None
dtype: object
df.apply(lambda x: len(x))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <modu
浏览 0提问于2016-01-03得票数 6
回答已采纳
我有一个像这样的DataFrame
DATE
0 2021-06-15 14:22:02.424126
1 2021-06-15 14:22:02.424126
我需要带有提取的YEAR和MONTH的新列。
df['YEAR'] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df['MONTH'] = df.DATE.apply(lambda x: x.month)
这给了我预期的结果。
DATE YEAR MONTH
0 2021-06-15 14
浏览 2提问于2021-06-15得票数 0
回答已采纳
2回答
简单适用于熊猫栏
、、
我怎样才能让这个程序工作呢？结果应该是连接整数：
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'A': range(5), 'B': range(5, 10)})
f = lambda x, y: str(x) + str(y)
d[['A', 'B']].apply(f, axis = 1)
Thx &亲切的问候
浏览 3提问于2018-01-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图用apply和一个lambda函数替换下面注释掉的for循环，但是我得到了下面的错误。我的python是生锈的，所以任何提示都非常感谢。
错误：
File "<ipython-input-5-b29bfb93595e>", line 11
if (dataDF < dataDF.shift()) & (dataDF.shift(periods=1) < dataDF.shift(periods=2)):
浏览 1提问于2017-04-16得票数 1
2回答
只是一个简单的问题，伙计们，我有一个熊猫数据框架：
In [11]: df = pd.DataFrame([['A', 'B'], ['C', E], ['D', 'C']],columns=['X', 'Y', 'Z'])
In [12]: df
Out[12]:
X Y Z
0 A B D
1 C E C
如何转换为降低df的所有元素
Out[12]:
X Y Z
0 a b d
1 c e c
我查看了，并
浏览 0提问于2016-10-29得票数 8
回答已采纳
2回答
我有一个像这样的DataFrame。我试图添加一个新列df' new _sales‘，其中我将df’‘rate’乘以df‘’state‘，'store’之和。
import pandas as pd
data = [['california', 'a', 11, 0.6], ['california', 'a', 12, 0.4], ['california', 'b', 32, 0.7]]
df= pd.DataFrame(data, columns=['state'
浏览 3提问于2021-10-06得票数 1
回答已采纳
5回答
我在Pandas中工作，我想跨多个字段对数据框应用多个过滤器。
我正在使用另一个更复杂的数据框架，但我正在简化这个问题的上下文。以下是示例数据框的设置：
dates = pd.date_range('20170101', periods=16)
rand_df = pd.DataFrame(np.random.randn(16,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
将一个过滤器应用于此数据框是有充分记录的，而且很简单：
rand_df.loc[lambda df: df['A'] < 0]
因为lam
浏览 0提问于2017-10-10得票数 2
1回答
我有两个列分开在我的数据，一个有月份，另一个有一年的商店收到一个竞争对手。我想要做的是加入这些列，然后从日期中减去，一天一天地得到值。但是，运行我下面留下的代码，我会发现一个错误，我无法揭示这意味着什么。我会让错误在下面代码。
# competition since
df2['competition_since'] = df2.apply(lambda x: datetime( year=x['competition_open_since_year'], month=x['competition_open_since_month'], day=1
浏览 4提问于2021-04-12得票数 0
我在pandas dataframe中有一个列，其中包含以下项目，
SubBrand
Sam William Mathew
Jonty Rodes
Chris Gayle
我想创建一个新列(SubBrand_new)，如下所示
SubBrand_new
0 SWM
1 JR
2 CG
我正在使用这段代码，
df1["SubBrand_new"] = "".join([x[0] for x in (df1["SubBrand"].str.split())])
但是没能得到我想要的东西。有人能帮上忙吗？
浏览 1提问于2017-12-06得票数 1
我正在尝试使用Pandas来解决一个问题，因为一个愚蠢的DBA不对现在崩溃的数据集进行备份，所以我试图找出两列之间的差异。由于我不想深入讨论的原因，我使用的是Pandas而不是数据库。
我想做的是，考虑到：
Dataset A = [A, B, C, D, E]
Dataset B = [C, D, E, F]
我想找出不相交的值。
Dataset A!=B = [A, B, F]
在SQL中，这是标准的集合逻辑，根据方言的不同实现方式不同，但这是一个标准函数。如何在Pandas中优雅地应用这一点？我很想输入一些代码，但我的代码一点也不正确。这是一种我不知道我不知道的情况……Pandas为
浏览 1提问于2013-01-19得票数 7
回答已采纳
我正在尽我最大的努力用tensorflow实现一个DNN，到目前为止，我已经能够下载这些文件并解析它们，以便Pandas数据中的所有数据都是非破坏性的，但是我尝试将我的数据放入tensorflow DNN中，并且我不确定如何继续前进。任何帮助都将不胜感激。
#==============================================================================
#
# Import statements
#
#================================================================
浏览 2提问于2017-07-12得票数 0
我想将.agg熊猫操作应用到一个巨大的数据集中
例如，我有以下代码：
from tqdm import tqdm
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0],
"B":[1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0],
"C":[1.0, 1.5, 2.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0
浏览 6提问于2019-12-06得票数 3
回答已采纳
我想让所有元素的计数小于或等于pandas.Series中的每个条目，例如：
if __name__ == '__main__':
import pandas as pd
a = pd.Series(data=[4,7,3,5,2,1,1,6])
le = pd.Series(data=[a[a <= i].count() for i in a])
print(le)
结果：
0 5
1 8
2 4
3 6
4 3
5 2
6 2
7 7
dtype: int64
对于大型数据集，是否有串联函
浏览 0提问于2019-04-08得票数 3
回答已采纳
我和conll2003dataset一起工作。它包含来自各种新闻来源的文章，以及其他内容。它包含句子、这些句子中每个单词的词性标签、这些单词的组块in等。 有些句子都是大写的。我只想从相应的数据框中删除这些行。这是我尝试过的： import re
df_train = conll2003dataset['train'].to_pandas()
df_test = conll2003dataset['test'].to_pandas()
all_caps_regex = re.compile('^[^a-z]*$')
df_train.dr
浏览 19提问于2021-10-28得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧，如下所示。
import pandas as pd
# intialise data of lists.
data = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'],
'Lists':["4,67,3,4,53,32", "7,3,44,2,5,6,9", "8,9,23", "9,36,21,32"]}
# Create DataFrame
df = pd.Dat
浏览 14提问于2019-11-14得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
