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'
我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引
我有一个像这样的熊猫数据帧:
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
我有一个带有dtype('int64')列的dataframe。列中的值从0到10不等。dataframe有770 K行和56列的不同类型。当我运行下面的代码时,我得到了dtype('int64')。我本以为结果至少会降到int32或int16。下面是一个可复制的例子。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([x for x in range(10)]*77000, columns=['recommendation'])
df.dtypes
df.recommendation.apply(lambda x:
我们可以在不使用的情况下同时索引大熊猫的行和列吗?文件上说
使用DataFrame,在[]中切片行。
但是,当我想以相同的方式包含行和列时,它是不工作的。
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data[0:2] #only rows
data.iloc[0:2,0:3] # works.
data[0:2,0:3] # not working in python, but it works similarly in R
我正在尝试用python脚本导入熊猫。
import pandas as pd
import numpy as np
但我的错误是:
Error from Scripts is : Script failed to run:
Error: [Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 2, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
] (2604) (2603)
我在Cortex
我有一个数据帧stock_pick,并尝试设置某些列的最后一行,如下所示
stock_pick.iloc[-1]["Regime"] = 0
这会导致,
/home/prowler/analysis-toolkit/anaconda2/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:179: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveat
我想根据已识别的关键字在dataframe中添加新列:
这是当前数据(Dataframe= df):
Topic Count
0 This is Python 39
1 This is SQL 6
2 This is Paython Pandas 98
3 import tkinter 81
4 Learning Python 94
5 SQL Working 85
6 Pandas and Work 67
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
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我的pandas.DataFrame包含一个包含时间戳值的列。
我特别希望处理那些位于特定时间范围内的行,从开始时间到结束时间,忽略日期部分。
我尝试使用布尔数组作为索引来实现这一点:
import datetime
import pandas
from random import randrange as rr
# generate random timestamps
timestamps = [datetime.datetime(2000,1,1,rr(24),rr(60)) for i in xrange(100)]
# insert into DataFrame
df = panda