通过这个问题:How to group data and construct a new column - python pandas?,我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id,但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能,我如何实现它,然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id,其中包含属于该unique_id的对象数组)? 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手,这是我现在所拥有的: import pandas
import apache_beam as beam
我知道这个错误:
C:\Users\rt\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:337: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-doc
我有一个函数,可以在熊猫DataFrame上迭代,并在特定的列中删除连续重复的行。之后,我尝试在列表中返回该列的运行和,但我似乎得到了一个关键错误。我不知道这意味着什么。
最低限度守则:
dropRows = [] #stores rows indices to drop
#Sanitize the data to get rid of consecutive duplicates
for indx, val in enumerate(df.removeConsecutives): #for all the values
if(indx == 0): #skip first indx
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢?这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
为了让我的pandas代码更快,我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误:
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息:
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
在调试时偶然发现了这一奇怪之处,更新从Pandas Dataframe列派生的numpy数组也意外地修改了Dataframe的值,尽管在更新中从未引用过它,但只提到了numpy数组。这怎麽可能?
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(columns=["A"],data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
xarray = df1.iloc[:,0].values #put df1 values into an np array
for i
在尝试使用pandas合并两个数据帧时,我收到了这样的消息:"ValueError: array太大了。“我估计合并后的表将有大约50亿行,这对于我的8 8GB的计算机来说可能太多了(这是仅受我的RAM的限制还是内置于pandas系统中?)。
我知道一旦我有了合并表,我将计算一个新的列,然后过滤行,在组中寻找最大值。因此,最终的输出表将只有250万行。
我如何分解这个问题,以便可以在较小的部分上执行此合并方法并构建输出表,而不会遇到RAM限制?
下面的方法对于这些小数据可以正常工作,但对于较大的真实数据则失败:
import pandas as pd
import numpy as n
回答了这个问题。但是,有以下输入:
print(type(df1))
df1['x'] = np.nan
我得到了以下输出:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[r
我有一个演示程序:
import pandas as pd
d = {'foo':[100, 111, 222],
'bar':[333, 444, 555]}
df = pd.DataFrame(d)
list = [333,444]
dferg = df.loc[df.bar.isin(list)]
dferg['test'] = 123
我收到警告:
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataF
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中,并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是:
project = pandas.read_csv(read_csv
我正在使用Pandas合并两个从Psychopy获得的数据帧。
y = ["key_resp_0.keys", "key_resp_0.rt"] #some columns I want in my final dataframe
df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist()
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')
df3 = pd.merge(df2,df)
这是我得到的错误:
type object argume