我正在尝试将json文件读入dataframe。
df = pd.read_json('test.log', lines=True)
然而,有一些值是int64和Pandas提升的:
ValueError: Value is too big
我尝试将precise_float设置为True,但这不能解决问题。
当我逐行操作时,它是有效的:
df = pd.DataFrame()
with open('test.log') as f:
for line in f:
data = json.loads(line)
df = d
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。 我有一个数据帧,如下所示: Current Dataframe 以下是行的外观示例: Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标:(仅作为示例进行了简化) Code Example Table 但是,当尝试对整个dataframe应用规范化函数时,我得到'str‘对象没有'values’属性。 对于如何做到这一点,有什么建议吗?谢谢 我为使用图片道歉,但我一直收到一条消息,说代码格式不正确
我正在尝试使用panda对一个大型数据集运行一个简单的多元线性回归程序,但我得到了一个错误消息:ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
代码是:
from sklearn import linear_model
import pandas as pd
data = pd.read_csv('manydatas.csv')
x = data[['Bedrooms', 'Cit
我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5:
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示:
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
我有这段代码,但它正在返回大写的所有单词。我也需要归还一只熊猫的数据,但我得到了错误。
ValueError: DataFrame构造函数没有正确调用!
这是我的密码
languages = ['python', 'php', 'java', 'javascript', 'c++', 'sql']
def toggle(languages):
new_phrase = ""
for letter in languages:
if letter in
我正在尝试将一个JSON文件放入一个dataframe中。我的当前已被加密的代码通过以下方法创建JSON文件:
fname = 'python.json'
with open(fname, 'r') as f, open('sentiment.json', 'w') as s:
for line in f:
tweet = json.loads(line)
# Create a list with all the terms
tweet_words = tweet['text']
o
我有一个DataFrame,它有一个具有唯一ID的列。我在其他地方使用的函数也使用了相同的ID。在我的函数中使用一个单独的in没有问题,但是,我想在函数中使用这些in的子集,然后将其附加到新的DataFrame中。
这是我的基本DataFrame的样子:
First_Df
+---+------------+-------------+-------------+
| | Unique ID | A | B |
+---+------------+-------------+-------------+
| 1 | 123456 | xx
public class test {
test(double[] a)
{
System.out.println("in double");
}
test(Object a)
{
System.out.println("in object");
}
public static void main(String args[])
{
new test(null);
}
}
在上面的代码中,我传递null作为构造函数参数。由于null可以是任何东西
使用熊猫json_normalise函数,我得到了这个-提高NotImplementedError。使用DataFrame.from_dict(交换,定向=‘列’)我被赋予- ValueError: DataFrame构造函数没有正确调用!
from subprocess import run
import pandas as pd
#using curl and subprocesses
swaps = run('curl --location --request POST https://www.rmb.co.za/rates-service/rates/historical \
友好编辑对的解释:
我有一组数据。
import numpy as n , pandas as p
s={12,34,78,100}
print(n.array(s))
print(p.DataFrame(s))
上面的代码将没有问题的集合转换为numpy数组。但是,当我尝试从它创建一个DataFrame时,我会得到以下错误:
ValueError: DataFrame构造函数没有正确调用!
那么,有没有办法将python /nested转换为numpy数组/字典,这样我就可以从它创建DataFrame了?
原始问题:
我有一套数据。代码
import numpy as n , p
我想创建一个函数,它接受两个名为键和值的列表作为参数,并返回一个数据帧,example:create_dataframe("One"," two ",["X","Y","A","B"]) ->应该返回一个数据帧 One Two
0 X A
1 Y B 出于这个目的,到目前为止(我正在学习)我已经使用了下面的代码,但是结果只显示了Zero,有人能指导我哪里错了吗? import pandas as pd
def create_dat
我有一门课叫分数:
#ifndef FRACTION_H
#define FRACTION_H
#include <iostream>
using namespace std;
class Fraction
{
// data
int m_iNom;
int m_iDenom;
// operations
int gcd (int i, int j);
void reduce ();
public:
Fraction (int nn=0, int dn=1); // 1 declaration = 3 constructors
Fraction
我正在尝试对保存在pandas.core.frame.DataFrame中的一些训练数据应用StandardScaler()。在这个过程中,我得到了一个ValueError: setting an array element with a sequence。 当试图将不适当的数据类型传递给StandardScaler() (如列表)时,通常会发生这种情况,但这只是一个pandas数据帧(这在某种程度上是此类工作的标准)。代码如下所示: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random
我的问题是关于最后一次陈述,即在return 0;之前
当我们试图为对象赋值int值时,为什么要调用参数化构造函数。
我的代码:
#include<iostream>
using namespace std;
class Test {
private:
int i;
public:
Test(int s=0):i(s) {
cout<<"param ctor: "<<i<<endl;
}
};
int main()
{
Test a; //param
当构造函数是显式的,它不用于隐式转换。在给定的代码段中,构造函数被标记为explicit。那么,如果foo obj1(10.25);正在工作,而在foo obj2=10.25;中,它却不起作用,那为什么呢?
#include <iostream>
class foo
{
int x;
public:
explicit foo( int x ):x(x)
{}
};
int main()
{
foo obj(10.25); // Not an error. Why ?
foo obj2 = 10.25; // Error
g
好吧,我以为这样的代码不会出错,但它显然错了:
somewhere:
# p is a float value between 0 and 1
m.limit=PidRange(p-1.0, p+1.0)
class PidRange(Range):
def __init__(self, low, up):
Range.__init__(low,up,...)
pass
# some methods definition for the PidRange sub-class
class Range(object):
d
我有一个系列赛,像这样:
series = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
我想把它转换成这样的数据格式:
a b c
0 1 2 3
pd.Series.to_frame()不起作用,结果就像,
0
a 1
b 2
c 3
如何从Series构建DataFrame,并以Series的索引作为列?