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
在下面的代码中,我将数字格式应用于excel工作表中的每一列。但是,我似乎不知道如何将多个格式应用于特定的列,无论是居中还是编号都会被覆盖。是否可以将两种类型的格式应用于一列?
def to_excel(video_report):
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe
假设我在列上有一个具有分层索引的pandas.DataFrame,如下所示:
import pandas as pd
columns = pd.MultiIndex.from_product([list('AB'), list('ab')])
df = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)), columns=columns)
print df
Out1
A B
a b a b
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
我想将列索引扁平化,如下所示:
Aa Ab B
我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column):
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
我有一个包含3列的数据,即'word',‘pos’,'label'。这些词来自于文本file.Now,我希望有另一列'sentences#‘来说明单词最初来自的句子的索引。
Current state:-
WORD POS-Tag Label
my PRP$ IR
name NN IR
is VBZ IR
ron VBN PERSON
. .
my PRP$ IR
name NN IR
is VBZ IR
harry VBN Person
.
我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
我想将列添加到pandas dataframe中,其中的值是从另一列的值开始的递增值。例如,假设我有以下数据帧。
df = pd.DataFrame([['a', 1], ['a', 1], ['b', 5], ['c', 10], ['c', 10], ['c', 10]], columns=['x', 'y'])
df
x y
0 a 1
1 a 1
2 b 5
3 c 10
4 c 10
5 c 10
我有这样的数据:
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
我希望将一个dataframe写入现有的sqlite (或mysql)表中,有时dataframe会包含数据库中尚未存在的新列。我需要做些什么来避免抛出错误?有没有办法告诉pandas或sqlalchemy使用潜在的新列自动扩展数据库表?
sqlalchemy.exc.OperationalError: (sqlite3.OperationalError) table match_exact_both has no column named ....
我正在将一些用熊猫编写的代码转换为PySpark。该代码有许多for循环,用于根据用户指定的输入创建可变数量的列。
我使用的是Spark 1.6.x,其中包含以下示例代码:
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import functions as F
import pandas as pd
import numpy as np
# create a Pandas DataFrame, then convert to Spark DataFrame
test = sqlContext.createDataFrame(pd.D
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp
我正在使用Python的pandas库处理Excel文件中的一些数据,并根据这些数据创建两个新列。我想将这些列添加到Excel文件中现有列的最右侧,而不会扰乱已经存在的数据。由于这个原因,我不能使用pd.to_excel(),因为这会覆盖现有的数据,并且整个工作表都会丢失其格式。
我正在查看OpenPyXL以保存新数据(必须读取文件两次并不是很好,但是使用OpenPyXL处理头并将它们传递给pandas在我看来有点混乱)。问题是ws.append()函数在第一列(A列)的底部插入数据,我想在第一个可用空闲列(例如C和D列)的顶部(第1行)插入数据。理想情况下,这应该从两个pandas Seri
我使用以下代码删除带有某些标题的常量列和列。
还有更多的琵琶的方法吗?
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X, y = make_classification(n_samples=1000,
n_features=6,
n_informative=3,