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
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中,并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而,清单数据帧抛给了我一个错误:
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么,我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json,但不确定该怎么办。
到目前为止,我的清单代码如下:
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
我正在尝试从pandas数据帧中的单个列中的字符串中找到一个最大的数字,然后根据最大结果创建另一个列。 我的数据帧: number_quotes
0 I have 1-50 ice-creams
1 4 people out of 10 said hello
2 8889 or 9500 but could be 10903 期望的结果: number_quotes max_number
0 I have 1-50 ice-creams 50
1 4 people out of 10 said hello
我有一个pandas数据帧,我想在数据帧的末尾添加一行以显示每列的平均值;但是,由于Col2、Col3和Col4中的平均值,NaN函数无法返回列的正确平均值。如何解决此问题? Col1 Col2 Col3 Col4
1 A 11 10 NaN
2 B 14 NaN 15
3 C 45 16 0
4 D NaN 16 NaN
5 E 12 23 5 附注:这是取平均值
我正在处理一些csv文件,并使用pandas将它们转换为数据帧。之后,我使用一个输入来查找要删除的值 我遇到了一个小问题:对于某些列,它会将".o“添加到列中的值中。它只在包含数字的列中执行此操作,所以我猜它将该列读取为一个浮点数。如何防止这种情况发生? 真正让我困惑的是,它只发生在几个列中,所以我不能完全弄清楚模式。我需要去掉".0“,这样我才能重新导入它,而且我觉得从一开始就防止它发生是最容易的。 谢谢! 下面是我的代码示例: clientid = int(input('What client ID needs to be deleted?'))
df1
我有两个数据帧: longdf和shortdf。longdf是‘master’列表,我需要基本上匹配从shortdf到Longdf的值,那些匹配的值,替换其他列中的值。longdf和shortdf都需要大量的数据清理。
我们的目标是达到df的“目标”。我正在尝试使用for循环,其中我希望1)提取df单元格中的所有数字,以及2)从单元格中去掉空白/单元格空间。首先:为什么这个for循环不能工作?第二:有没有更好的方法呢?
import pandas as pd
a = pd.Series(['EY', 'BAIN', 'KPMG', 'E
我正在尝试使用如下示例中的'{:,}'.format(number)来格式化pandas数据帧中的数字:
# This works for floats and integers
print '{:,}'.format(20000)
# 20,000
print '{:,}'.format(20000.0)
# 20,000.0
问题是,使用具有整数的数据帧不起作用,而在具有浮点型的数据帧中工作正常。请参见示例:
# Does not work. The format stays the same, does not show thousands
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
鉴于以下数据框架:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A':['A','B','C','D'],
'C':['1','12','*','8']
})
df
A C
0 A 1
1 B 12
2 C *
3 D 8
我想删除“*”的所有实例,并将其余的实例转换为整数。在我的实际数据中可能有'
我正在尝试计算pandas数据帧中每一行的最小值。 我想添加一个列,用于计算最小值并忽略"NaN“和"WD” 例如 A B C D
1 3 2 WD
3 WD NaN 2 应该会给我一个新的专栏,比如 Min
1
2 我尝试了df.where(df > 0).min(axis=1)和df.where(df != "NaN").min(axis=1),但没有成功
为什么此查询在使用等于in联接时使用/重放所有行?
MySQL 5.6架构设置
CREATE TABLE entity
(
id int(10) unsigned not null AUTO_INCREMENT,
parent_id int(10) unsigned,
title varchar(200),
path varchar(200),
primary key(id),
CONSTRAINT `SelfKey` FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `entity` (`id`) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO AC