我想在python中创建一个矩阵,它使用的是每个状态转换组合的所有频率。例如,如果我们有3个状态(a,b,c)和两个时间段(1 & 2),那么我可以使用以下列进行数据处理:
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['a to a', 20],['a to b', 10], ['a to c', 5],
['b to a', 7],['b to b', 30],['
使用Python3.6读取文本文件,提取相对行,将其转换为熊猫数据。
工作原理:在文本文档中搜索短语,并将这一行转换成熊猫df。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
list1 = []
list2 = []
with open('myfile.txt') as f:
for lineno, line in enumerate(f, 1):
if 'Project:' in line:
line = line.strip('\n')
我使用输入的SQL查询在python上构建了一个数据框架。在此之后,我命名我的列,并确保使用NaN值隔离列是很好的:
cursor.execute(raw_input("Enter your SQL query: "))
records = cursor.fetchall()
import pandas as pd
dframesql = pd.DataFrame(records)
dframesql.columns = [i[0] for i in cursor.description]
当我想要将包含数据的行数与数据框中的总行数进行比较时,问题出现了:
dframeline
Python新手。我正在导入一个CSV,如果有任何数据丢失,我需要返回一个带有附加列的CSV,以指示哪些行缺少数据。我的同事建议我将CSV导入到一个数据帧中,然后创建一个带有"Comments“列的新数据帧,在其中填充对目标行的注释,并将其附加到原始数据帧中。我陷入了使用与"dfinput“匹配的正确行数填充新的dataframe "dferr”的步骤。 我搜索过"pandas csv return error column where data is missing",但没有找到任何与创建标记坏行的新CSV相关的内容。我甚至不知道提出的方法是不是最好
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我在python中运行模拟,将结果写入Pandas DataFrame,并将数据附加到CSV文件中。代码将多次运行,参数可能会发生变化。有没有一种聪明的方法可以将模拟的运行次数记录到CSV文件中,以便将来进行数据分析?
import pandas as pd
import random
# Create a data frame with random values of random length, append
# to a data frame and write to file.
df = dp.DataFrame()
for i
我在挂载的blob容器中有一堆CSV文件,我需要计算每个文件的'SHA1‘哈希值,以便作为库存存储。我对Azure cloud和pyspark非常陌生,所以我不知道如何有效地实现这一点。我用Python Pandas编写了以下代码,并试图在pyspark中使用它。它似乎工作,但它需要相当长的时间来运行,因为有数千个CSV文件。我理解pyspark中的工作方式不同,所以请有人指导我的方法是否正确,或者如果有更好的代码可以用来完成这个任务?
import os
import subprocess
import hashlib
import pandas as pd
class File:
当熊猫数据栏中的前x行的总数超过某些值时,我试图得到行数。我读过几个解决方案,但并不完全是我想要的。基本上,我可以用一个循环来完成这个任务,如下代码所示。我只是想知道在python中是否有没有循环的命令来完成这个任务?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': pd.Series(range(1, 10), index = \
range(1, len(range(1,10))+1))})
Count = 0
for i in df.loc[:, 'A']:
Count