我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是,我得到以下错误:
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中,其中的索引或其他列都没有重复值。我需
我是python和pandas数据帧的新手,我正在努力地思考如何将python生成器转换为pandas数据帧。
我想要做的是用这个函数将一个大表分成块,生成一个生成器:
def fetch_data_into_chunks(cursor, arraysize=10**5):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
然后
我需要按日期对Pandas数据帧进行分组,然后取给定值的加权平均值。下面是当前是如何使用边距值作为示例的(在有NaN值之前,它可以很好地工作):
df = orders.copy()
# Create new columns as required
df['margin_WA'] = df['net_margin'].astype(float) # original data as str or Decimal
def group_wa():
return lambda num: np.average(num, weights=df.lo
我在pandas中有一个数据帧,如下所示:Snapshot of my pandas dataframe 现在我希望转换数据帧,如下所示,根据排序的日期值(%m/%d/%Y),使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id,其类别列在第一位。 Desired/Transformed data frame
import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.decomposition import PCA
PCA = joblib.load('pcawithstandard.pkl')
with open('collist.pickle', 'rb') as handle:
collist = pickle.load(handle)
for chunk in pd.read_csv
我已经编写了以下Python/Pandas代码,将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b),得到M x N数据帧C:
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说,它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好,但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法?
我是一个初学者,我正在使用python中的statsmodel.formula.api.OLS()函数构建一个线性回归模型。我将模型拟合为训练数据,并在y_test (我的测试数据)上使用predict()函数来获得预测值。我将预测值存储在y_pred中。
import statsmodels.formula.api as sm
result = sm.OLS(y_train, train_new).fit()
y_pred = result.predict(test_new)
当我尝试打印y_pred时,它是一个数字数组形式,而y_test是pandas数据帧格式。
In[44]:
所以我不得不写一些程序,对现有的pandas数据帧做一些操作,然后在for循环中从该数据帧到大数据帧的末尾。
我已经找到了一种方法,通过将第一个数据帧设置为第一次迭代的结束数据帧,然后在以后的迭代中将数据帧连接到这个结束数据帧,但对我来说,这似乎不是最有效的方法。
我使用python已经有一段时间了,但最近才开始使用pandas,所以我不知道是否有更简单的方法来做到这一点。我附上了一个简单的示例代码,希望它能演示我正在做的事情,并想知道它是否可以更多地通过whether来完成。
df = pandas.DataFrame([0,1,2,3])
for i in range(3):
if
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩