我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
我有一个pandas数据帧,其中一列包含分类数据,我希望将其更改为数字 le=LabelEncoder()
for col in p3data.columns.values:
if p3data[col].dtypes=='object':
p3data[col]=le.fit_transform(p3data[col]) 当我在pandas dataframe中的一列上使用此代码时,它会更改值 非常低=4 低=1 Medium =2 高=0 非常高=3 然而,这是不符合顺序的,我如何手动更改它们以使其符合顺序(即 非常低=0 低=1 Medium =
每当我在mysql中使用pandas sql进行查询时,如果结果只有一行,我就无法从中选择值。
我的命令是:
result = psql.read_frame("select id,name,age from tb1 where id=1", con=conn)
然后,它返回一个数据帧。然而,我希望能够做到:
age = result['age']
但这是不可能的,因为它是一个数据帧。(它创建了行的索引,所以这里是0),所以当我这样做时,我想让它成为一个序列或字典:
result = result.iloc[0]
我得到了
{'id': 1,
我有一个这样的熊猫数据框架
**Breed Animal**
Orange Tab Cat
Tuxedo Cat
Tabby Cat
Husky Dog
Golden Dog
Labrador Dog
Poodle Dog
Koi Fish
Fantail Fish
GoldFish Fish
并希望创建一个这样的字典
mydict = {
"Cat": ['Orange Tab', 'Tuxedo', 'Tabby'],
我有这样一种dataFrame,我想将其拆分成独立的数据帧: A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T
3 4 5 B
5 6 7 B
3 4 5 T
2 5 2 T 例如,上面的表格应该被分成三个pandas数据帧。第一个数据帧将两行标记为"T“作为一个数据帧,第二个数据帧将下两行标记为"B”,第三个数据帧将最后两行标记为"T“。 df1 A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T df2 A B C Mark
3 4 5 B
5 6 7 B df3 A B C Mark
3 4 5 T
2 5 2 T
假设CrawlSpider如下:
import scrapy
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from tutorial.items import TestItem
from scrapy.http import HtmlResponse
class TestCrawlSpider(CrawlSpider):
name = "test_crawl
我有一个数据帧,看起来像这样,但有多条记录:
ID Date
1 {'day': 20, 'year': 2018, 'month':9}
我正在尝试将Date列中的所有内容都更改为pandas timeseries格式。我试图通过执行以下操作来遍历数据并更改每个条目,但我得到了一个错误,指出格式不匹配。
for index, rows in iterrows:
x = row['Date']
pd.to_datetime(pd.Series(x), format = 'day
我正在尝试将以下数据框转换为字典 数据帧: import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6], 'c':[4,3,5,5,5,3], 'd':[3,4,5,5,7,8]})
print(df) 示例数据帧: a b c d
0 A 1 4 3
1 A 2 3 4
2 B 5 5
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一