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Python
:
用
列表
中
的
随机
元素
填充
pandas
列
中
的
'
na
‘
、
我试图通过从
列表
中
随机
选择
元素
来
填充
pandas
列
中
的
'
NA
‘。例如:df =
pandas
.DataFrame()fill_list = [22,56, 84] 有没有可能写一个函数,将带有列名
的
pandas<
浏览 2
提问于2017-11-26
得票数 3
回答已采纳
1
回答
基于另一
列
中
的
文本在
pandas
中
创建
列
、
、
、
我在
python
中有一个
pandas
Dataframe,它有一个名为"Description“
的
列
,其中包含一组由"\n”分隔
的
文本
元素
。我想通过拆分文本
元素
在相同
的
Dataframe
中
创建新
列
。例如,我有: Description '\
nA
: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联
的
元素
获得
浏览 11
提问于2021-01-21
得票数 0
2
回答
如何从熊猫df
中
随机
删除10%
的
属性值
、
它有2000行15
列
。分类
中
需要最后一
列
作为决策类。我写了一个for循环。它将colNumber (0-13)和rowNumber (0-2000)
随机
化,并将值替换为
NA
。但我认为(我看到了这个)这不是一个更快
的
解决方案。我试图在
pandas
中找到其他东西,而不是核心
python<
浏览 1
提问于2020-04-03
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何用
Python
编写一个IF语句来
填充
我
的
dataframe
中
的
空白
列
?
、
、
我有一
列
结果(A,B,C,D或E)。在该
列
中
缺少值而不是可应用
的
值。我想插入一个新
列
(已完成),如果结果
列
中
在and之间有一个等级,我希望在新
列
中
插入该级别,但如果不是and,我想在新
列
中
随机
计算一个级别。我希望保持原始结果
列
的
完整性。我可以推测,我认为,但事先得到
的
IF语句是一个挑战。我对此非常陌生(会计师对此毫不知情),如果
浏览 20
提问于2022-07-13
得票数 1
1
回答
带有条件
的
Pandas
数据帧操作
、
、
如何遍历
Pandas
DataFrame字段并使用同一数据框
中
另一个字段
的
输入
填充
空值我
的
目标是
用
z
列
中
的
相应值
填充
y
列
中
的
na
值
浏览 4
提问于2019-11-26
得票数 0
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2
回答
将
列表
中
的
熊猫
列
转换为矩阵表示(一个热编码)
、
、
,其中每个可能
的
值代表一个
列
,如果存在值,每行
填充
一个1,否则为0,如下所示: 1 0 1 0 0 0
n
浏览 0
提问于2019-04-14
得票数 7
回答已采纳
1
回答
Python
,用于比较excel
列
元素
,并在单独
的
列
中
打印匹配
的
元素
、
、
我已经开发了以下代码,并使用for循环获取匹配
的
输出。我需要使用
python
在单独
的
列
中
打印这些输出
元素
。WBS_CODE文件名- PROJECT_CODE第一
列
- excel第二
列
-excel 匹配第一
列
和第二
列
,然后使用
python
代码在单独
的
列
(F
列
)
中
打印。请找到我
的
以下代码, import
p
浏览 16
提问于2019-12-19
得票数 0
1
回答
通过从
pandas
中
的
给定
列表
中选择
随机
元素
来创建
列
、
、
通过从
pandas
中
的
给定
列表
中选择
随机
元素
来创建
列
。ID 24 list = [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.8, 0.9] 然后,我想创建一个名为Probability
的
列
,方法是从上面的
列表
中
随机
选择一个带有替换
的
元素
预期输出:( 36个组合
中
的
随机
输出之
浏览 14
提问于2020-04-07
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何从多个
列表
中
随机
选择以
填充
DFcolumns
、
、
、
我想根据下面3个
列表
中
的
随机
值,
用
3
列
和20行
填充
Pandas
DataFrame。我不知道我做错了什么。有什么建议吗?import randomimport numpy as np projects
浏览 2
提问于2020-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何对待熊猫
的
<
NA
>值在一个系列/
列表
中进行总结
我
的
问题集中在熊猫
的
方式上。在这种情况下,熊猫
的
行为是固定
的
吗?当然,我可以使用if val is
pandas
.
NA
显式地检查每个
元素<
浏览 3
提问于2022-01-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在for循环中将
列表
重新绑定到data.frame
、
、
这是一个(无意义
的
)截短版本
的
我
的
循环在R,计算土地用途
的
一些多边形。它可以很好地迭代数据,除非它应该使用data.frame将计算绑定到plyr::rbind.fill()。我得到了想要
的
结果,但是(同样数量
的
)额外
的
不想要
的
列
填充
了
NA
-值(我猜这与列名有关)。[i] wl <- as.list(unlist(agri_coverage[ ,1:3
浏览 3
提问于2016-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
Pandas
:检查
列表
中
的
项是否在df索引
中
,其中df是多索引df
、
、
我有一个列名和相应
的
索引
列表
。cname = 'Market Sector' lindex = [('b',
NA
, 20), ('d',
NA
, 5) 我想在'TemporaryFix‘
列
中
输入'yes’,其中索引在
列表
中
,并且colnameb
NA
20 Market Sector ... yes
浏览 30
提问于2021-07-14
得票数 0
回答已采纳
4
回答
将不同名称
的
嵌套
列表
转换为data.frame,
填充
NA
并添加
列
、
、
、
、
::rbindlist与fill = TRUE (虽然不是理想
的
,因为它用NULL
填充
字符
列
,而不是
NA
),但是我确实需要在基R中找到一个解决方案来简化这个问题,对于一个没有3级
列表
的
2层嵌套
列表
也很好(L) as.data.frame(do.call(rbind, L))这里
的
mylist只是一个简化
的
例子。实际上,我不能
浏览 12
提问于2022-05-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如果另一
列
列表
具有全数字字符
的
元素
,则
填充
列
、
我有一个
pandas
dataframe,我必须在其中
填充
一个新
的
列
,该
列
基于coumn 'YYY‘
中
的
'YYY’
列
。我有以下
列表
YYY 1.['CHANGE CASH CHARGES', 'SELLING', '00000085', 'NONE', 'None', ''] 我必须
填充<
浏览 18
提问于2020-11-11
得票数 1
回答已采纳
3
回答
从集合
中
随机
替换星火数据集
列
值
、
、
有一个dataset推断say,其中我想将性别
列
中
的
空值
随机
替换为男性或女性。----++------+-----+|Female| 240|+------+-----+ 其中一个
用
单个值
填充
空值,但是如何从一组值
随机
填充
列
的
空值,比如{Male,Female}。imputedcsv.
na
.fill(&
浏览 2
提问于2017-11-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在特征工程
中
填充
对象属性
中
的
空值?
、
、
、
我研究了特征工程
中
Kaggle
的
fill null方法。一些玩家用另一个对象值
填充
NA
。我想知道这种方法对机器学习模型
的
性能有很好
的
影响,还是对特征工程有很好
的
影响?除此之外,
浏览 0
提问于2016-12-05
得票数 1
2
回答
随机
填充
R阵列
、
我希望能够在每个数组级别上
填充
具有不同值
的
数组。
NA
NA
NA
我现在生成
随机
值来
填充
数组
的
级别。FALSE)) [,1] [,2][2,] 8 6[4,] 3 7 [5,] 2
浏览 1
提问于2018-06-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
用
Python
中
的
最后一个已知值
填充
列表
中
的
NA
我正在寻找一种方法,
用
python
中
的
最后一个已知值来
填充
na
。None, 5, 4, None, 7, None, None, None, None]如果第一个
元素
为None,则必须将其替换为
列表
中
的
第一个非空
元素
,然后执行上述任务。
浏览 2
提问于2016-03-08
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回答已采纳
3
回答
使用另一种方法
填充
大熊猫数据栏
中
的
na
值,但使用
列
索引,而不是使用名称
、
我有一种特殊
的
情况,在这种情况下,我知道第0
列
可能包含nan,在所有这些情况下,第一
列
包含缺失
的
值。我不知道这些
列
的
名称提前,所以我想选择它们
的
索引。我能够选择这样
的
列
:通常,如果我知道名称,我就可以从另一
列
填充
na
值:所以我想我应该可以通过这样做
浏览 7
提问于2022-01-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么布尔掩码过滤DataFrame
的
速度比apply()快得多?
、
、
我想比较两种不同
的
熊猫DataFrames过滤方法
的
性能。所以我在平面上创建了一个带有n点
的
测试集,我过滤掉了所有不在单位方格
中
的
点。我很惊讶有一种方法比另一种方法快得多。n越大,差异越大。这是我
的
剧本import time n = 100000result_b)) print 'Method a is {
浏览 0
提问于2018-01-18
得票数 2
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