我工作在一个dataframe上,我想在一个列上迭代,因为我使用了许多数据格式,这样做了几百次。今天我遇到了一个错误,我无法思考它的问题所在。也许值得一提的是,数据文件是连接的。
log = (pd.concat([log_entry,log_exit]).sort_values(by=['date']))
数据文件:
position order price PnL
date
2022-03-27 20:45:00 short entry 29.242291 0
2022-03-
以下是我要做的事:
In [7]: from pandas import DataFrame, Series
In [8]: import pandas as pd
In [9]: import numpy as np
In [10]: df = DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5],
[np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]],
index=['a', 'b', 'c', 'd'],
对于Python和Pandas,我试图从CSV单元格中获取值,并通过循环将它们写成txt文件。CSV文件的结构为: user_id, text, text_number
0, test text A, text_0
1,
2,
3,
4,
5, test text B, text_1 下面的脚本成功地为第一行写入了一个txt文件-它的名称为text_0.txt并包含test text A。 import pandas as pd
df= pd.read_csv("test.csv", sep="
我目前正在使用python和pandas模块来读取csv文件。现在我需要一些帮助来比较日期。我已经写了一个关于它需要做什么的函数,我只是需要一些帮助来弄清楚如何让程序比较两个日期来确定打印哪个日期。
下面是我的函数
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df = df.sort_values(['Date'])
def average_growth():
test_time = datetime.datetime(2019,5,2)
for i, row in df.iterrows():
i
运行此代码显示了大熊猫与常规python列表在速度上的差异:
ser = pd.Series(range(100))
lst = ser.tolist()
for _ in range(10):
pandas_time = 0
list_time = 0
for _ in range(100000):
r = randint(0, len(ser)-1)
t = time()
ser[r]
pandas_time += time() - t
t = time()
lst[
df1看起来如下所示:
name age
1 Bobby 17
2 Sally 23
3 John 19
df2如下所示:
name city state
1 Bobby Lakeside MN
2 Sally Carlstown MS
3 John Wallsburg UT
我正在遍历一个DataFrame,df1,如下所示:
for row in df1.itertuples(name='Pandas', index=True):
name = getattr(row, "name")
print(type(nam
如何在Python pandas df.itterows()的迭代过程中检查最后一行?
我的代码:
for index, row in df.iterrows():
... # I want to check last row in df iterrows(). somelike row[0].tail(1)
我目前正在学习python,我正在尝试将.wav文件转换为mel谱图的图像。当我的for循环运行时,audio_file会引发KeyError,而我不知道为什么。这是在我将while循环更改为for循环之后发生的。
有疑问的话:audio_file = '{0}-{1}-{2}.wav'.format(df.Genus[i], df.Specific_epithet[i], df.Recording_ID[i])
所涉及的整个档案:
import librosa
import librosa.display
import numpy as np
import os
from s
我试图在Python 上复制这个项目。
这些步骤是:
Step 1: Get data
Step 2: Text preprocessing using R
Step 3: Feature engineering
Step 4: Split the data into train and test
Step 5: Train prediction model
Step 6: Evaluate model performance
Step 7: Publish prediction web service
我现在在Step 4,但我想我不能继续下去了。
import pandas
import
我有一个english_words数据集,我加载到一个熊猫数据集。dataframe中包含的数据只是english_words的一列,大约有58109行。当我试图对单词进行任何数据操作时,我会得到以下错误:
for i in range(0,len(english_words):
print(i,english_words[0][i])
我希望看到所有的文字打印在我的数据。
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-8c
我有两个不同的数据帧,我正在尝试比较。因此,我的第一个数据帧有10行,第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好,然后当我应该递增时,它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
我试图读取我的汽车销售数据,并将它们传输到numpy数组。但不起作用。这是数据图像。
import numpy as np
import pandas as pd
for i in range(2,34):
data = pd.read_csv('Book2.csv')[i].values
data.shape
print(data)
错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\ThinkPad\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\sit
我试图重构以前非常手动的代码,并为我创建的每个新数据框设置索引,以本质上创建所需的输出:
f1 precision recall
A 0.600315956 0.72243346 0.513513514
B 0.096692112 0.826086957 0.051351351
C 0.085642317 0.62962963 0.045945946
D 0.108641975 0.628571429 0.059459459
下面是我当前的代码:
summaryDF = pd.DataFrame().set_index(['A'
这是我的 示例数据, Close
46.119999
47.259998
52.000000 这就是我创建df的方式; data = pd.read_csv('logo_bist_merged.csv')
#this is justbecause last 413 rows are NA
data.drop(data.tail(413).index,inplace=True)
data.Date=pd.to_datetime(data.Date)
data=data.set_index(data.Date)
d
我在Python2.7 (Anaconda4.0)上的一台Jupyter笔记本上工作,该笔记本的EC2实例有足够的内存(根据free,60 on,48 on可用)。我已经加载了一个Pandas (v0.18)数据帧,它很大(15万行,每行大约30KB),但远远不能达到实例的内存容量,即使制作了许多许多副本。某些Pandas和Scikit-learn (v0.17)调用将立即触发MemoryError,例如:
#X is a subset of the original df with 60 columns instead of the 3000
#Y is a float column
X.a
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
coins = pd.read_html('https://coinmarketcap.com/')
for name in coins[0][1][1:]:
print(name)
结果将出现以下错误消息。当我打印硬币时,我得到了完整的表格,但是当我试图获取特定的信息时,它会给我这个错误信息。我知道这一格式的工作,因为我已经复制了它完全从其他练习,我一直在学习,并刚刚改变了网站。非常感谢。
C:\Users\AppData\Local\Programs