所以我有一个带有y行的x列的Pandas DataFrame。DataFrame中的数据是float64值。我试图计算两列之间的斜率相关性,但是对于单个列的范围(例如,列有25000行,我只想要介于5-10之间的值,这些值恰好在2000-4000行中)。为了做到这一点,我将以下面的psuedocode演示的方式进行迭代:
for i in range(i, len(df['Column 1']))
if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5
我有一个关于ansible库存的json文件,在这里我需要选择几个列作为数据,并发送电子邮件通知。
下面是我尝试过的代码:
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('d:/facts.json') as f:
d = json.load(f)
mydata = json_normalize(d['ansible_facts'])
mydata.head(1)`
它打印整个记录(实际上每个json都只有一条记录),但是我只需要显示
Link of the data sets of csv file Link包含.csv文件,其中一列是状态名称和脱牙数量。我想要计算每个州儿童的平均缺牙数。我尝试使用df.interrows,但我不能对任何特定行的列值使用condition。 for row in df.iterrows():
if row["State"] == "NSW":
Count += row["Number of teeth lost"] 如果新南威尔士州包含3个值2,3,4,那么我需要计算这三个数字的平均值,对于其他六个州也是如此。我使用
我有一个带有列DataFrame的Pandas data对象data
我想选择符合以下条件的所有行:列'b'、'c'、'g'中的数据不是同时NaN。我试过:
new_data = data[not all(np.isnan(value) for value in data[['b', 'c', 'g']])]
但它不起作用-抛出一个错误:
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <
我有一个包含5列的数据集,只有当列'CLASS‘等于1时,我才想打印名为' content’的列的内容。我知道使用.query可以选择一个条件,但是它会打印整个数据集。我试图删除不需要的列,但最后得到了未对齐和未完成的数据:-
CONTENT CLASS
0 Huh, anyway check out this you[tube] channel: ... 1
1 Hey guys check out my new channel and our firs... 1
2 just for test I have to say murdev.com 1
3 me sh
我试图用Python:创建这个数据结构。
必须有列键和行键,我稍后将使用它们。列键和行键是随机数。
现在我有这样的代码:
import random
cols, rows = 5, 5
Matrix = [[0 for x in range(cols)] for y in range(rows)]
set_col = 0
for row in Matrix:
row[set_col] = random.randint(1,2)
columnKeys = random.sample(range(1,5), 4)
Matrix[0] = columnKeys
for row in
我有一个数据文件,如下所示,我从其中获取了一个名为NDCSPart_df的NDCSPart_df = Register_df.iloc[:, :17]切片
该NDCSPart_df需要使用相同列长但具有不同值、相同或更多行数的最新数据格式NOTES_df进行更新。
我使用“NDCSPart_df”来比较一行NDCSPart_df和NOTES_df以标识任何更改,如果有任何更改,则将为NDCSPart_df中的行分配与NOTES_df中相同的"MainDocID“值。
for i in ChangedDocumentIDDict.keys():
NDCSP
我有以下Pandas数据帧:
Index Name ID1 ID2 ID3
1 A Y Y Y
2 B Y Y
3 B Y
4 C Y
我希望添加一个新列'Multiple‘,以指示在ID1、ID2和ID3列中有多个列中有Y值的那些行。
Index Name ID1 ID2 ID3 Multiple
1 A Y Y Y Y
2 B Y Y Y
这是以下帖子的后续文章:Pandas dataframe select rows where a list-column contains any of a list of strings 我希望能够从选择列表中选择包含精确字符串对的行(其中selection=‘猫’,‘狗’)。 启动df: molecule species
0 a [dog]
1 b [horse, pig]
2 c [cat, dog]
3 d [cat, horse, pig]
4
我需要检查一下我的pandas.DataFrame子集的完整性。目前,我正在这样做:
special = df[df.kind=='special']
others = df[df.kind!='special']
special = special.dropna(how='any')
all = pd.concat([special, others])
我想知道我是否没有遗漏任何功能强大的Pandas,这使得这在一行中成为可能?
我得到了一个10000行的.txt文件,其中包含标题、imdb评分、投票数、流派和其他有关电影的信息。我们应该将其导入到包含pandas的数据帧中,但我不知道如何告诉pandas在哪里正确分隔列。例如,第一行是电影“肖申克的救世主”,但第二行是“低俗小说”。.txt中的信息之间没有逗号分隔,只有空格。因此,Pandas将"The“、"Shawshank”、"Redemption“作为单独的字段。我该如何告诉Pandas如何正确地分解.txt文件呢?我现在的代码是: from IPython.core.interactiveshell import Interactiv