我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
我有一个代码,我正在修改这样的单元格:IBM["PNL"][2]=3。它有效,但它显示了一个警告:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
根据我在本文中所能读到的,修改该值的一种适当方法是IBM.loc[2,"PNL"]=3。但
我有一个包含数字和NaNs列的数据集。我想要创建一个新的虚拟变量列,以便进一步计算。显然有些地方不对劲,因为不管我做什么,假人都是1。
import pandas as pd
import numpy as np
all_air = pd.read_csv('small.csv')
all_air['D(0/1)']=np.nan
#all_air['C'].fillna(-1) #pandas will take NaN as 0 in calculation, right?
print all_air['C']
for
我在python 3.X中使用了Pandas 0.20.3,我想从另一个熊猫数据框架中添加一列到熊猫数据框架中。这两个数据帧都包含51行。因此,我使用了以下代码:
class_df['phone']=group['phone'].values
我收到以下错误消息:
ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series
class_df.dtypes给了我:
Group_ID object
YEAR
考虑下面是我的数据框架,我希望填充百分比列,将单个标记除以Total,以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
我有一个Pandas数据框架,并希望降低每个数字列的级别,保持分类变量列条目不变。通过"demean",我只是希望从每个列条目中减去相应列中所有条目的平均值。 数据框来自Wisconsin Breast Cancer目录中的569名患者,为每个患者列出了10种不同的数字测量,以及M(恶性)或B(良性)的诊断。 import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/UWbcd.csv')
%load_ext google.colab.data_table. #just for purposes of browsing the d
我有以下两个变量:
print('Column vector type %s and shape %s' % (type(target), target[0:X_train.shape[0]].shape))
print('Data frame type %s and shape %s' % (type(X_train), X_train.shape))
这一产出是:
Column vector type <class 'numpy.ndarray'> and shape (87145,)
Data frame type <cl
我试图在Pandas的数据栏中对一个绝对的“收入”列进行二值化。
对于本专栏,有四个记录值:‘'>50k',’'>50k.',<=50k.‘,'<=50k’
目前我的职责是..。
def income_to_numeric(x):
for val in x:
if val == '>50k.' or val == '>50k':
val = 1
else:
val = 0
return x
t
我需要将值从pandas Series (val)传递到索引( index )处的dataframe列('column_a')。我该怎么做呢? import pandas as pd
import numpy as np
df_test = pd.DataFrame(index=np.arange(4000), columns=np.arange(1))
df_test.columns = ['column_a']
val = pd.Series([0.267, 0.331, 0.486, 0.224, 0.334])
indices = pd.Series
Reviews Label
0 Bromwell High is a cartoon comedy. It ran at t... Positive
1 Homelessness (or Houselessness as George Carli... Positive
2 Brilliant over-acting by Lesley Ann Warren. Be... Positive
当我超出下面的代码时,上面的一个是我的数据框架,包含列:评论和标签。
nltk.dow
我需要获取每个列的类型,以便对其进行适当的预处理。
目前,我通过以下方法做到这一点:
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列),而使用numpy获取其他所有内容,因此我希望将panda
我有一个熊猫数据框架,如下所示。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[100,300,500],
'C':list('abc')
})
print(df)
A B C
0 1 100 a
1 2 300 b
2 3 500 c 我想要使整个数据帧标准化。由于列C不是编号列,我所做的如下所示(即首先删除C,
在下面的所有示例中,我都使用了Pandas0.8.1,但我可以确认,当我使用Pandas 0.11时,相同的示例对我来说是一样的。
依赖于将Pandas版本更改为较新版本的解决方案不适用于我当前的问题(尽管请随意添加评论(而不是答案)来说明是否在新的Pandas版本中修复了这个问题)。
我有一个Pandas DataFrame对象示例
In [20]: dfrm
Out[20]:
A B C D
0 1.202034 -0.285256 0.392160 0
1 1.799628 -0.169389 -0.305984