#试图使用Cabin和Cnum值存储Cnum列。我尝试使用.apply()方法,但是我需要检查两列的绑定。我尝试使用.iterrows()方法,但没有得到任何满意的结果。我已经连续尝试了三个小时,所以伸出援手是很好的。
for i in range(len(training["Forward"])):
if training.loc[i,"B"] & training.loc[i,"Cnum"]>=63 & training[i,"Cnum"]<=100:
traini
在不提供分组的情况下,使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么?
例如,如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表,而不按任何列进行分组:
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
抱歉,标题不清楚,但我不知道问题出在哪里.问题是,我希望加载一个CSV文件,然后将其分成两个数组,并对每个数组执行一个函数。它适用于第一个数组,但第二个数组是制造问题的,尽管每件事情都是一样的。我真的被困住了。“守则”如下:
from wordutility import wordutility
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import cross_validation
fr
我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录,我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题,并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止,我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块,然后用Python编写适用的逻辑:
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
要将多个变量传递给一个普通的python函数,您只需编写如下代码:
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时,我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列,如下所示:
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m