我有两个DataFrames,两个国家都是1--首先是183行,2--第二行是156行--它们都有相互导入的信息,我需要第一列的一列和第二列的一列,我的目标是创建一个单一的Dataframe,包含我需要的两个列,以及两个数据名通信的包含的名称。
这就是我所做的,我得到的信息
for i in range(183) :
for j in range(156):
if df['Country'][i]==df_happy['Country or region'][j]:
df.drop(i,axis=0,inplace
我的数据库中有许多以制表符分隔的文件,它们有7列,标题分别为'name','taxID','taxRank','genomesize','numReads','numUniqueReads','abundance‘。我想写一个程序,它一般会调用一个文件(就像使用sys.argv),一次引入一个文件,并保留0,1,4列(名称,taxID和numReads)。我正在尝试(非常糟糕)用Python来做这件事。 with open (sys.argv[1], 'r') as f:
我尝试过以下几种说法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=[i for i in range(5)])
df.columns = ["res"+str(i) for i in range(5)]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", lin
我有2个具有公共列/键(x,y)的pandas dataframes df1 & df2。
我想在键(x,y)上进行"(df1 & not df2)“式的合并,这意味着我希望我的代码只在df1中返回包含(x,y)行的数据帧&而不是在df2中。
SAS具有相同的功能
data final;
merge df1(in=a) df2(in=b);
by x y;
if a & not b;
run;
谁能优雅地在熊猫中复制相同的功能?如果我们能在merge()中指定how="left-right“,那就太好了。
通过这个问题:How to group data and construct a new column - python pandas?,我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id,但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能,我如何实现它,然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id,其中包含属于该unique_id的对象数组)? 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手,这是我现在所拥有的: import pandas
import apache_beam as beam
我希望使用pandas dataframes在python中重新创建一个我通常在SQL中运行的连接(但不能,因为我们的presto版本不会运行jsonb列,我需要用jsonb列来过滤其中一个表): SELECT
t1.a,
t1.b
FROM t1
JOIN df2 ON t1.a = t2.a
AND t1.b BETWEEN t2.c AND t2.d 有没有办法用python中的dataframe而不是SQL中的表来设置它?
我有一个使用python和pandas的快速脚本,它应该比较两个excel表,获取我需要的信息,并创建一个新文件。但是,当它创建新文件时,或者如果我只是为了测试而打印它,那么根据我合并的位置(右边的左边),其中一列是空的。
import pandas as pd
base_data = pd.read_excel("UpdatedList.xls") - #this sheet has Names and clock number
today_data = pd.read_excel("LocationUP.xlsx") - #this sheet h
我在Python 3中使用Pandas,我有一组列的dataframe,但我只想更改其中一个列中所有值的数据类型,而不对其他列进行处理。唯一能做到这一点的方法是编辑该列,删除原始列,然后将已编辑的列合并回。我想编辑该列,而不必删除和合并,使其余的数据不受影响。这个是可能的吗?
下面是我的解决方案:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
def make_float(var):
var = float(var)
return var
#create a new da
我正在合并熊猫中的两个数据集,并希望加快这个过程,所以我在用于合并的列中对这两个数据集进行了排序。(以前,这些列根本没有排序。)排序没有造成明显的速度差异,两者都花了大约8秒。
如果我手动合并两堆纸,比如说,它们的页码,我会首先按页码对它们进行排序。否则,我将不得不做很多来回翻转之间的堆栈。
我写了一个测试来比较这两个过程。它按随机顺序生成两个帧,每个帧有一百万行。然后,它将生成第一列上已排序的另外两个列。然后,它合并前两个,最后,合并后两个。
数据生成过程太慢了,以至于我没有时间尝试更多的行--但是合并仍然是在零感知的时间内进行的,即使没有排序。
import pandas as pd
im
我试图在python上加载一个xlsx文件,但是我发现一些值是不准确的。我知道使用Decimal更准确,但我发现从数据集给出的原始值是不准确的。This is the row from the xlsx file with the problem value highlighted。And this is the output when I pull that value from the dataframe。这就是我加载数据的方式 import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'A:\Deakin\Crypto\Export Trade His
我一直在研究,正在努力寻找解决这个问题的最好方法。我有一个训练数据集和一个测试数据集。测试数据集缺少训练数据集具有的两个特征列(通道和扇区-都由4个类组成)。
我已经在数据上建立了一个决策树,但是我只能使用它在Channel或Sector上进行训练,当我需要能够在两者上进行训练时。
有没有人能给我一个用python实现多类多输出机器学习的建议?
import os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_gr
如果文本列相同,我希望将日期列中的所有日期更改为最早日期。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['I like python pandas',
'find all function input from help jupyter',
'function input',
'func