我有一个进程,我可以循环处理列表中保存的值,但是它用每个循环覆盖最后的数据帧,我希望将循环的结果附加到一个dataframe。例如,我可以看到“dataframe”最初填充的结果是“blah1 1”,然后当进程完成时,它的结果是“blah2”。
listtoloop = ['blah1','blah2']
for name in listtoloop:
some process happens here resulting in
dataframe = result of above process
我有从加速度计获得的采样数据,每个轴上的加速度('x','y‘和'z')。 这些数据被存储为Pandas DataFrame,每个轴都有一列。 这样,我就可以像这样获得FFT: import pandas as pd
from scipy import fft
from typing import Optional
def fft_raw(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Calculates the raw Fast Fourier Transform of a Dat
我有Python v2.7。
我希望创建一个将接受None、str或list的函数。我需要在参数中添加一些内容,因此我创建了一个助手函数,如下所示:
def _append_or_set(x, to_append):
if x is None:
return to_append
if type(x) is str:
return [x, to_append]
if type(x) is list:
x.append(to_append)
return x
(显然,这不是很好的编程,也没有错误处理等等,但只是
我正在尝试用多个不同大小的列表填充两个pandas列。举个例子,我有一个列表,第一列是“血管成形术,主动脉,动脉”,第二列是"251,2882,401,4019,412“ 首先,我尝试像这样附加每个列表: matches.code_matches.append(code_series) 这就产生了这个TypeError: TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'list'>'; only Series and DataFrame objs are valid 因此,我尝试将
从几个 中,连接dataframe中的列的一种简单方法是使用map命令,如下例所示。map函数返回一个序列,那么为什么不能只使用一个常规系列而不是map呢?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},index=['m','n','o'])
df['x'] = df.a.map(str) + "_x"
a b x
m 1 4 1_x
n 2 5 2_x
o
我有两个矩阵。一个是大小(CxK),另一个是大小(SxK) (其中S、C和K都具有非常大的潜力)。我想结合这些输出矩阵使用余弦相似函数(大小为CxS)。当我运行我的代码时,产生一个输出需要很长的时间,我想知道是否有任何方法来优化我目前拥有的输出。注意,这两个输入矩阵通常是非常稀疏的。
我以前使用两个for index,row循环遍历每个矩阵,但后来切换到了while循环,这大大提高了我的运行时间。
A #this is one of my input matrices (pandas dataframe)
B #this is my second input matrix (pandas da
我在dataframe中有一个列,在这里我想替换所有大于某个特定上限的值。我的系列中有一些NaN --大致如下所示:
A
0.1
0.2
0.3
NaN
0.5
我试过理解列表,写作
Max = 0.4
df['A'] = df['A'].dropna().apply(lambda x: [y if y <= Max else Max for y in x])
但这将返回TypeError:“float”对象不可迭代
我做错什么了,拜托
我有以下数据:
data=pd.DataFrame(data=[[8,4,2,6,0],[3,4,5,6,7]],columns=["a","b","c","d","e"])
输出如下:
a b c d e
0 8 4 2 6 0
1 3 4 5 6 7
我也有以下系列:
a=pd.Series([3,4])
我想将系列(a)附加到数据中的每一列。我尝试了很少的东西,但我似乎从来没有正确的。
预期结果是:
a b c d e
0 8 4 2 6 0
1 3 4 5 6 7
2 3
我想知道,如果我错过了我的系列或DataFrame的值,但我发现,我不能只使用True系列。为什么不起作用?
我通过使用series.isna().sum() != 0完成了这个任务,但是这个问题对我来说很有趣。
mass = [True,False]
print(True in mass) #return True
mass = pd.Series([True,False])
print(True in mass) #return False
mass = pd.DataFrame([True,False])
print(True in mass) #return False
因此,我有一个循环,它向dataframe添加一个字符串。这个很好用。但是,当我试图在第二列中添加一个数字时,它跳过了行(正如您在输出中看到的那样).`,而计数器< 50:
#gets just the subreddit name
e = str(elem[counter].get_attribute("href"))
e = e.replace("https://www.reddit.com/r/", "")
e = e[:-1]
#e is the subreddit string
d
我正在尝试查询postgreSQL数据库中具有数组array的所有行,这些数组中的数据如包含某个int的(1,2,3),比如2。使用sequelize,这是我尝试过的 where: {array: {$contains: [2]}}
and
where: {array: {$contains: 2}} 我最终得到了这个错误: (node:30960) UnhandledPromiseRejectionWarning: TypeError: values.map is not a function 编辑 解决方案:array: {[Op.contains]: [2]}
我有一个巨大的数据,我得到了一个错误:
TypeError: ("Empty 'DataFrame': no numeric data to plot", 'occurred at index 159220')
我已经删除了空,并检查了DataFrame的dtype,所以我不知道为什么它会在该行上失败。
如何只打印数据帧的那一行(在索引159220处)?
谢谢
如果一个行存在于dataframe中,我将尝试给它们贴上标签。下面是我的代码片段:
MissingAATracking = []
for row in UK.UK:
if row in links_adobe_uk:
MissingAATracking.append("NO")
else:
MissingAATracking.append("YES")
我得到以下错误:
> ------------------------------------------------