我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
如果你想运行它,下面是我的代码
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from treeinterpreter import treeinterpreter as ti
import operator
X, y = make_classification(n_samples=1000,
n_feat
我编写了一个程序,它循环遍历字符串数组,打印唯一的单词和它们的出现,然后将它们打印到文件中。这个部分工作得很好,但我很难弄清楚如何计算出唯一单词的总数。我有一种感觉,我需要为计数器创建一个int数组,但我并不完全掌握如何做到这一点。不幸的是,我不允许使用Hashmap、Set或List;必须坚持使用数组。
boolean [] done = new boolean[textfile.length];
for(int i = 0; i<textfile.length; i++){
if(done[i])
continue;
int nb = 0;
f
考虑下面是我的数据框架,我希望填充百分比列,将单个标记除以Total,以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
在我尝试按country列对我的Pandas数据帧进行排序后:
times_data2.reindex_axis(sorted(times_data2['country']), axis=1)
我的数据帧是这样的:
Argetina Argentina .... United States of America ...
NaN Nan .... NaN ....
我有一个包含节点数据的散列。
我期望在-r_<count>和-d_<count>属性中打印散列内容。
下面是脚本:
use strict; use warnings;
use Data::Dumper;
my %hash = (
'Network=Test,Cell=31' => [ 'Network=Test,Unit=RU-1-1,Port=A',
'Network=Test,Unit=RU-1-2,Port=A'
我已经从文件中提取了多个数据,现在我想为我感兴趣的数据创建一个数据帧。我尝试了以下几种方式:
anticodon = re.findall(r'(at.\w\w-\w\w)', line)
for line in anticodon:
anticod = line.replace('at ', '')
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [m_id], 'cod': [anticod]})
print df1
* similar w
我在计算这个算法的运行时间?
Cost No Of Times
for(j=1;j<=n-1;j++){ c1 n(loop will run for n-1 times +1 for failed cond
for(i=0;i<=n-2;i++){ c2 n*(n-1) (n-1 from outer loop and n for inner
if(a[i]>a[i+1]){ c3
我有一个数据帧,我需要按照规则更改3d列
1)如果第2列的i+1行和第i行的差值大于1,则3d列+1
我写了一个使用循环的代码,但是这个代码是永远有效的。
我用纯python写了一段代码,但肯定有更好的方法用pandas来做这件事。那么,如何用pandas重写我的代码来减少时间呢?
old_store_id = -1
for i in range(0,df_sort.shape[0]):
if (old_store_id != df_sort.iloc[i, 0]):
old_store_id = df_sort.iloc[i, 0]
我需要根据包含两列的条件来创建groupby,例如,我有以下数据帧:
item start_date end_date
A 10/03/2019 31/03/2019
B 10/03/2019 31/03/2019
A 31/03/2019 10/04/2019
B 31/03/2019 10/04/2019
如果end_date等于start_date,并且结果行应该具有第一行的start_date和第二行的end_date,则需要对项进行分组
item start_date end_date
A
我们有以下Pandas Dataframe ? 所需输出: ? 我想做逗号分隔的列,按data列分组,按order列排序 我尝试了下面的代码,但它自己订购。 data= (df['section'].str.split(', ')
.groupby(df['data'])
.agg(lambda x: ', '.join(set(y for z in x for y in z)))
.reset_i