我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。
我以为这能行得通,但显然不行:
#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'
#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
df.index = df.index.astype(unicode)
错误消息:
TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'&g
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中,并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而,清单数据帧抛给了我一个错误:
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么,我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json,但不确定该怎么办。
到目前为止,我的清单代码如下:
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS),但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧,我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止,我已经用数据帧的名称创建了一个列表,然后尝试将该列表放入一个for循环,以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下: df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID
在python中使用pandas模块进行数据分析时,我试图创建一个函数,该函数可以将以下过程应用于数据帧列表。(注意:P1_Assessment是我想要分析的数据帧之一。)
P1_Assessment[P1_Assessment > 1].sum(axis=0).astype(int).sort_values(ascending = False).plot(kind = 'bar')`
因此,为了分析一个代码块中的数据帧列表,我尝试创建如下函数:
def assess_rep(dataframe):
for i in dataframe:
a = i[i >
我正在进行LSTM的工作,在对数据进行预处理之后,我以列表的形式得到数据X,该列表包含3个功能列表,每个列表包含50分的列表序列。
X = [list:100 [list:3 [list:50]]]
Y = [list:100]
由于它是一个多变量LSTM,我不知道如何将所有3个序列作为Keras的输入。我需要在Pandas数据帧中转换它吗?
model = models.Sequential()
model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(units=32,
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
在Pandas数据帧列中,我希望将字符串中的每个字符转换为整数(就像用ord()所做的那样),并将100添加到左边。我知道如何用一个常规字符串来完成这个任务:
st = "JOHNSMITH4817001141979"
a=[ord(x) for x in st]
b=[]
for x in a:
b.append('{:03}'.format(x)) #Add leading zero, ensuring 3 digits
b=['100']+b
b=''.join([ "%s"%x for x in b
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧,并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存,我发现运行此命令不会释放内存: del dataframe 下面是这个链接:How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?,其中一个答案说del语句并不删除实例,它只是删除了一个名称。 在答案中,他们说将数据帧放在列表中,然后删除列表: lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del