我面临Python/Pandas的性能问题。我有一个for循环,比较Pandas DataFrame中的后续行:
for i in range(1, N):
if df.column_A.iloc[i] == df.column_A.iloc[i-1]:
if df.column_B.iloc[i] == 'START' and df.column_B.iloc[i-1] == 'STOP':
df.time.iloc[i] = df.time.iloc[i] - df.time.iloc[i-1]
工作正常,但速
我想在Azure ML Studio上安装Facebook C++库的Python 包装器。此库已在我的笔记本电脑上安装并正常工作。
我尝试按照Azure堆栈溢出线程中的说明进行上传,但没有成功。
我的“执行Python脚本”中的代码非常简单:我只是解压缩并加载我在本地机器上安装的fastText包,然后调用fastText模块的"train_supervised“属性上的帮助函数来验证包是否正确导入
# The script MUST contain a function named azureml_main
# which is the entry point for this m
当我使用pandas时,代码工作得很好(但非常慢),而当我使用modin和concat dataframe时,显示了一个错误 contador = 0
df = pd.DataFrame()
data = pd.DataFrame()
for file in range(len(files)):
usefile = files[file]
print("Valor Numero :" + str(contador) + " de un total de " + str((len(files))) + " archivos")
我有一个例子,来自‘外部’for循环的多个属性与来自‘内部’for循环的多个属性进行比较。
这两个循环都在pandas数据帧上,从少量的阅读来看,使用iterrows()进行这种类型的作业通常会很慢。
下面是如何/为什么使用这个嵌套的for循环的说明。它非常慢。
for key1, values1 in dataframe_1.iterrows():
for key2, values2 in dataframe_2.iterrows():
if values2['a'] > values1['a'] and va
处理文件
要获得输出,如下所示:
31012017,1,135765,12,10.8536000,
31012017,1,135762,12,10.8543000,
31012017,1,135760,12,10.6599000
31012017,1,135759,12,10.6554000,
31012017,1,135763,12,10.8536000,
。。
。。
。。
我试过使用下面的代码,但没有收到警告。
代码:
import pandas
import numpy as np
#Sample file for NAV0.txt can be downloaded from ur
当Python代码在Mac上运行时,它可以正常工作。但是,当它在Windows上运行时,它会引发以下错误,其中fruits是一个pandas.DataFrame。
码
for i, row in fruits.T.iterkv():
data = json.loads(row.to_json())
错误:
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_json'
是什么导致了这个错误?
Windows系统正在运行Python2.7.5,熊猫版本为0.11.0。Mac运行2.7.2,熊猫v0.12
我知道有类似的问题,但没有人能够给我提供答案。我正在raspberry pi (模型3)上运行python脚本。我使用的是python 3,pandas是通过pip安装pandas安装的。我的代码能够运行import pandas as pd行,但是test = pd.Dataframe给了我一个错误:AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe'
如下面的代码所示,我已经检查了我的代码是否有一个正确的pandas模块。
我还直接在python中签入:
`Python 3.7.3 (def
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我正在尝试完成一个简单的任务:根据其他列的条件在Pandas dataframe中创建一个新列。我曾咨询过其他帖子(例如,,但也有其他采用不同方法的帖子),但都没有成功。
我现在遇到的问题是,在新列中只返回函数中定义的最后一个值。
例如:
我有以下一栏:
x
1
2
3
我想添加一个新的标签栏:
x size
1 Small
2 Medium
3 Large
下面是最新的尝试代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('blah.csv')
def size (row
假设'data‘是一个Pandas DataFrame,其中’行‘都是行,而'cols’是小于或等于实际列数的一些数字。下面的代码可以很好地将该空间中的所有数据乘以“比例”。我特别避免使用列名,我需要使用列索引。
rows = len(data.index)
for row in range(0,rows):
for col in range (0, cols):
data.iat[row,col] = data.iat[row,col] * scale
但是,如您所见,这并不是类似Python或Pandas的。Python/Pandas的方式是什么?假