我刚开始使用Python编程,我正在尝试制作一个CLI,允许用户使用Pandas和Click预定义的命令来过滤csv数据。我现在有选项供用户列出原始数据并按颜色筛选数据。我的list()和color()函数似乎按照我希望的方式工作。
我想添加一个save()函数,它允许用户在数据过滤后将数据导出到一个新的CSV文件中,但是我想不出如何将已经过滤的数据传递给save()函数。
这是我目前的代码。
#!/usr/bin/env python
import click #imports click for CLI commands
import pandas as pd #import for p
我有一个熊猫数据框架的形式
T1 T2
0 A B
1 C D
2 B C
3 D E
4 F A
我想生成另一个pandas数据帧,它列出了T1中的每个唯一项,并且T2有自己的行,并且有一个列和一个列,其中一个列包含唯一项的名称,另一个列包含它在原始数据帧中与其共享一行的项的列表。例如,在本例中,我将查找以下形式的内容:
Name List
0 A [B, F]
1 B [A, C]
2 C [D, B]
3 D [C, E]
4 E [D]
5 F [A]
有没有人能建议一种合适
到目前为止我的代码是:
import csv
myIds = ['1234','3456','76']
countries = []
# open the file
with open('my.csv', 'r') as infile:
# read the file as a dictionary for each row ({header : value})
reader = csv.DictReader(infile)
data = {}
for row in reader:
fo
我正在尝试比较2个df,并通过创建一列将一个数据框的值填充到另一个数据框中
我使用了以下代码
df['location']=df1['location']
for i in range(0,len(df)):
for j in range(0,len(df1)):
if df['Name'][i]==df1['Name'][j]:
df['location'][i] =(df1['location'][j])
下面列出了df
我得到了
我有一个python pandas表,如下所示:
class | id
_____________________
A 12311894945
A 12311760566
A 12311433981
A 12299990440
A 12291758744
B 12311894945
B 12311760566
B 12311433981
B 12299990440
B 12291758744
C 1229
我正在对一个包含大约18个不同类型值的分类列进行一次热编码。我只想为那些值创建新列,这些值显示的值超过某个阈值(假设为1%),并创建另一个名为other values的列,该列的值为1如果值不是那些频繁的值。
我在用Pandas和Sci-kit学习。我已经探索过熊猫get_dummies和sci的one hot encoder,但是我想不出如何将不那么频繁的值绑定到一个列中。
我正在尝试使用Boto3在一个表中列出我的EC2实例。
instances = ec2.instances.filter(
Filters=[{'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}])
instance_count = sum(1 for _ in instances.all())
RunningInstances = []
for instance in instances:
id = instance.id
name = self.g
我有一个Pandas数据框,它的列是这样的,
df = pd.DataFrame()
df['A'] = [1, 1, 0, 1, 1, 0]
我想用这样的值创建另一个列,
[1, 1, 1, 2, 2, 2]
我们的想法是从值1开始,当我得到一个1时,仅当最后一个值为0时,才递增该值。换句话说,如果我有一个0,那么在下一步中递增该值。
我使用应用程序来完成此操作,如下所示:
k = 1
def fn(row):
global k
a, b = row['A'], row['x']
if a == 1 and b =
我有一个包含列的DataFrame,我称之为A、B、C、D等等。我只关心A和B列。我想得到另一个DataFrame,其中列是A中的唯一值,行是B中的唯一值,每个单元格都包含原始DataFrame中包含这对A和B值的行数。我可能可以通过迭代行和计数,然后构造新的计数表来做到这一点,但我觉得有一种更有效的方法来使用pandas函数(groupby?pivot?)但我想不出确切的配方。 举个例子: index A B C D
0 m x 2 3
1 m x 0 1
2 n x 1 1
3 m y 5 9
4 n z
我的代码的目标是用一个过滤的版本覆盖一个数据文件。以下代码返回下面的警告:
代码:
df = df[df.col>1]
df.col2 = df.col2.astype(float)
错误:
/root/.virtualenvs/data_tools/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py:2177: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[r
我正在尝试用python将一堆xlsx文件合并成一个单一的pandas数据帧。此外,我还想包含一个列,它列出了每一行的源文件。我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import glob
import os
# get the path for where the xlsx files are
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files_xlsx = [f for f in files if f[-4