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我有一个这样的数据帧 group b c d e label 0.077048 0.407182 0.758903 0.273737 0 我想使用填充将其重塑为一个3D数组，LSTM可以将其用作输入。标签也必须相应地重塑形状 array2 = [[1,
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浏览 3提问于2020-08-24得票数 0
我有一个pandas数据帧，其中一列包含列表： import pandas as pd( "x": [[1, 2into numpy arrays .shape # returns (3, 1) when I was hoping for a (3,1,2)
) 我希望将此数据作为3D数组传递到tensorf
浏览 20提问于2020-04-03得票数 1
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我有一个3d列表代码 b=np.array(l) print(pd.DataFrame(b))
可以将该列表转换为数据帧但是当我将这个列表转换为数组<
浏览 3提问于2018-08-31得票数 2
我真的不喜欢数据帧在这个控制台中的显示方式。随着窗口大小的调整，数据框周围有一些边框图形和大小调整，这使得检查内容变得困难。此外，通常对于大型数据帧，如果只键入变量名，我们只能看到显示XX行x YY列，而不显示数据帧的上角。如何重置数据帧显示，使其显示方式与标准iPython (或iPython QT)控制台显示数据帧的方式相同，即没有图形？
谢谢。
浏览 3提问于2014-06-14得票数 2
请帮助我的相关代码或任何资源。print (scaled_x)
|1.485231 |-0.661030 |-1.194153 |0 |0.691523 |-0.594794 |-0.93
浏览 4提问于2021-04-20得票数 0
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我有一个python列表，每个元素都是一个2dNumpy数组，大小为(20, 22)。我需要将列表转换为numpy数组，但是执行np.array(my_list)实际上就是在消耗内存，np.asarray(my_list)也是如此。这个列表大约有7M个样本，我在想，与其把我的列表转换成numpy数组，不如先从numpy数组开始，然后继续追加另一个2d numpy数组。
浏览 32提问于2021-10-04得票数 0
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我希望有一个三维数组，前两个维数的名称为。 my_3d_array["dim1_colnameX", "dim2_colnameX", 2:4]
我不知道这是否可能。
浏览 18提问于2019-10-23得票数 0
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我有一个带有索引的2d (将来可能是3d)数组。假设它看起来是这样的： [[1,1,1],[2,2,3]] 我有一个熊猫数据框： index, A, B2, 0.2, 0.02[0.1,0.2,0.2],
[0.2,0.2,0.3]] 我可以使用一个循环来获取<e
浏览 13提问于2020-10-15得票数 2
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我尝试从具有相同形状的2个数据帧中获取3D数据帧。如果我们以下面的脚本为例，我想创建一个有2行(a和b)，3列(A，B和C)和2项(df1和df2)的3D数据帧。import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 11], [3, 4, 12]], columns=['A', 'B', 'C'], index=['a
浏览 17提问于2020-08-23得票数 0
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合并两个大型数据帧
、、、
我有两个大数据帧:一个包含3M行，另一个包含2M行第一个数据帧： sacc_id$ id$ creation_date0 001A000000hAUn8IAG-26 我需要合并它们： case = pd.merge
浏览 16提问于2019-01-31得票数 0
我想问一下，pandas中有没有什么函数可以根据索引将数据帧从2d重塑到3d呢？1 2 31 7 8 9 例如，我有3行具有相同的id(+1 id行)，每一行都有3个参数，丢弃id，数据帧是
浏览 10提问于2021-10-14得票数 0
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我有一个pandas dataframe，其结构类似于以下内容： ? 我想创建一个张量3D张量，其中每个元素都有不同数量的行。以上面的数据帧为例，第一个元素将对应于索引(key_value) 4并具有形状(10，3)。第二个元素对应于key_value 5，形状为(6,3)。我的目标是创建一个分析数据(按顺序)并进行分类(二进制1或0-未显示目标值)的模型。我读到像RaggedTensors这样的结构可以实现这一点，但我还没有弄清楚如何从数据帧到</em
浏览 19提问于2020-12-30得票数 0
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1回答
我的目标是创建一个pandas面板，我目前有一个csv，示例如下：2005 Albania2005 Albania Cyprus 7我想做一个3D数组，其中第一个轴是所有年份范围，我必须在csv中搜索，当2005变成2006年时，等等，那么下一个轴将是from country，另一个轴将
浏览 18提问于2017-03-08得票数 1
我将这些数组赋值到pandata帧中。price1 = []数组中已填充值。这就是我如何将数组分配到panda dataframe中。in pandas.如果我没有将date_quote[]赋值到数据帧中，代码就会成功运行。
date_quote[1]的内容看起来像2018-07-26 00:00:00+00:00。为了将这个datetime类型的date_quote[]<e
浏览 3提问于2018-08-09得票数 0
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pandas.read_excel()会读到这样的内容吗？我不能手动删除那些不需要的文本行。
浏览 3提问于2018-05-19得票数 0
1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。测量import pandas as pd
d = pd.DataFrame(a.co
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
我这样做是通过调用：features = vectorizer.fit_transform(examples)
其中examples是所有文本文档的数组为此，我将这些特性存储在一个pandas数据帧中。目前，我的pandas数据帧(不插入文本特征)具有形状(14784, 5)。我的特征向量的形状是(14784, 21343)。将矢量化的特征插入到pandas数据</e
浏览 0提问于2016-11-02得票数 14
=np.nan, strategy='most_frequent')
weather_test = imp.fit_transform(weather_test) 当weather_test是一个熊猫数据帧时但是，当我将weather_test更改为numpy数组时，它可以工作。
浏览 15提问于2020-01-09得票数 0
我是Keras的新手，我正在尝试对数据集进行二进制MLP，并且不断地在不知道原因的情况下获得超出界限的索引。65, in <listcomp>
File "C:\Users\Thiru\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py"
浏览 1提问于2016-03-13得票数 11
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