我有一个Excel文件,我想在这个Excel文件中读取一个特定的列,我用以下代码来完成这个操作:
import pandas as pd
import xlrd
file_location = input('Where is the file located? Please input the file path here. ')
column = input('In what column is the code? ')
code_array = pd.read_excel(file_location, usecols=column)
for i in c
我在里面有一个值为["NONCODE","OFFCR", "SPVR", "CORD"]的列。
当列中的一个值匹配时,我想返回一个值。
Select * from table where column='SPVR' --will be true or return the values
Select * from table where column='MGR' --will be false or return an empty values
在字段列中,我有价值
["NONCODE&
全,
我在数据框中有一列,如下所示:
allHoldingsFund['BrokerMixed']
Out[419]:
78 ML
81 CITI
92 ML
173 CITI
235 ML
262 ML
264 ML
25617 GS
25621 CITI
25644 CITI
25723 GS
25778 CITI
25786 CITI
25793 GS
25797 CITI
Name: BrokerMixed, Le
我有一个很大的熊猫DataFrame,每个元素都是复杂的numpy数组。请参阅下面的一个最低限度代码示例,以再现该场景:
d = {f'x{i}': [] for i in range(4)}
df = pd.DataFrame(data=d).astype(object)
for K in range(4):
for i in range(4):
df.loc[f'{K}', f'x{i}'] = np.random.random(size=(2,2)) + np.random.random(size=(2,2)
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
我有一个需要搜索分号的pandas DataFrame (df)。我第一次尝试使用
semicolon_check = df.to_string().__contains__(';'),
但它非常慢,而且在DataFrames很大的情况下,我遇到了内存错误。然后,我尝试使用.str循环遍历列,但并非所有列都是字符串,因此每当我到达数值列时,都会收到一个错误
AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas
所以我最终得到了这段代码
我试图修改整个列的值,但我一直存在列表超出范围的问题。这是我的全部代码:
# Libraries
import json, requests
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
# Set URL
url = 'https://api-v2.themuse.com/jobs'
# For loop to extract data
for i in range(100):
data = json.loads(requests.get(
url=url,
我在python 3.X中使用了Pandas 0.20.3,我想从另一个熊猫数据框架中添加一列到熊猫数据框架中。这两个数据帧都包含51行。因此,我使用了以下代码:
class_df['phone']=group['phone'].values
我收到以下错误消息:
ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series
class_df.dtypes给了我:
Group_ID object
YEAR
当我试图用4500万个文件读取文件时,我有“MemoryError”。
如何解决这个问题?
注意:我的代码适用于小文件
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import rcParams
import seaborn as sb
address = 'file.txt'
我有一个数据,在这里,我需要转换特定的列范围,从浮点数到小数(并让它们全部退出小数点5位)。我很难转换这些列。有人能帮我这么做吗,最好是使用iloc?下面有一个示例代码,说明了我正在寻找什么(有生成示例数据的代码)。运行此命令时,将收到以下错误。
回溯:
"TypeError:(‘从级数到十进制的转换不受支持’,‘发生在索引B’)
import pandas as pd
from pandas import util
import numpy as np
from decimal import Decimal
df= util.testing.makeDataFrame()
d
我知道这样的问题已经问了无数类型,但到目前为止我还没有找到这个问题的答案。
我已经将两个.csv文件与Pandas连接在一起,现在我想在新的.csv文件中添加更多的列,并根据已经可用的数据计算值。
但是,我一直收到这样的错误:
"The truth value of a is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
显然,这似乎是我的列(全部是整数)的数据类型的问题,但我还没有找到一种将该列设置为整数的方法(有效)。
这是我的代码:
import pandas
def nscap(ns)