我尝试以以下方式使用组合和pandas.DataFrame,但是当我试图复制对象时,它会给我带来错误。
import numpy as np
import pandas as pd
import copy
class Foo(object):
"""
Foo is composed mostly of a pd.DataFrame, and behaves like it too.
"""
def __init__(self, df, attr_custom):
self._ = df
我有一个调查数据,包含文本答案、分类变量和数字。
在pandas中转换为数据帧,但问题是多项选择栏,有时有超过1个分类变量,因为调查被设计为“选择所有应用”。
例如:
ID Category Num1 Num2 Num3
1 A, B, C 1 1 1
2 B, C, D 1 0 1
3 A, C 1 1 1
4 A 0 1 1
5 A, C, D 0 1 1
我正在尝试将这些类别与数值变量相关联。
让我们假设A的存在等于Num1的值。
但是,当我使
我的dataframe有子类别,在每个类别(cat、dog、bird)下,将显示统计信息。如果行包含count和freq中的信息,则需要删除它们,并且只保留带有sd和mean值的行。一些值是NaN。
ValueError发生在我的代码中。
df:
var stats A B C
cat mean 2 3 4
NaN sd 2 1 3
NaN count 5 2 6
NaN freq 3 1 19
dog mean 8
我从spark数组“df_spark”开始: from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
np
尝试使用Seaborn创建镶嵌面栅格时出现错误。我有3个分类变量:性别,星期几,颜色。我想要了解每个类别中所有值彼此之间的直接关联。
性别:女,男
星期几: Mo、Tue、Wed、清华、周五、Sat、Sun
颜色:红色、绿色。
g = sns.FacetGrid(tips, col="Gender", row="Color")
g = g.map(plt.hist, "Day of the Week")
display()
Get an error:
KeyError-Traceback (most recent call last)
<
统计模型新手,尝试使用statsmodels.tsa.ar_model来适应熊猫的时间序列。
#pull one series from dataframe
y=data.sentiment
armodel=sm.tsa.ar_model.AR(y, freq='D').fit()
armodel.params()
获取以下错误:
C:\Python27\lib\site-packages\pandas\lib.pyd in pandas.lib.SeriesIndex.__set__ (pandas\lib.c:27817)()
AssertionError: Index l