applymap csv返回TypeError: twarc2 ()获取意外的关键字参数'na_action‘
根据提供的问答内容，我将尝试给出一个完善且全面的答案。
问题：applymap csv返回TypeError: twarc2 ()获取意外的关键字参数'na_action'
回答： 这个错误是由于在使用applymap函数时，传递了一个名为'na_action'的关键字参数，而twarc2()函数并不支持该参数，导致出现了TypeError。
applymap是Pandas库中的一个函数，用于对DataFrame中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的DataFrame。而twarc2()函数则是一个自定义的函数，可能是用于处理数据的某个特定操作。
解决这个错误的方法是检查代码中的applymap函数调用，并确保不传递'na_action'参数给twarc2()函数。如果'na_action'参数是必需的，那么需要查看twarc2()函数的文档或源代码，确认正确的参数名称。
关于名词解释：
- applymap函数：Pandas库中的一个函数，用于对DataFrame中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的DataFrame。它可以用于对数据进行逐元素的操作和转换。
- CSV：CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。它使用逗号作为字段之间的分隔符，每行表示一个记录，每个字段表示一个数据项。
- TypeError：TypeError是Python中的一个异常类型，表示类型错误。当一个操作应用于不兼容的数据类型时，就会引发TypeError异常。
- twarc2()函数：这是一个自定义的函数，根据上下文来看，可能是用于处理数据的某个特定操作。具体的功能和参数需要查看函数的文档或源代码。
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我想将带有applymap和np2.log2的log2应用于数据，并使用boxplot显示它，以下是我编写的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('testdata.csv')
df = pd.DataFrame(data)
################################
# a.
df.boxplot()
plt.title('Raw Data')
################
浏览 0提问于2017-10-25得票数 3
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下面的代码有效地将pandas df row中的所有值合并到任意4个字母的string之前。这仅适用于X下面的行( Col A中的行)。
df = pd.DataFrame({
'A' : ['X','Foo','No','','X','Big','No'],
'B' : ['','Bar','Merge','','','Cat
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
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1回答
我认为我对map和applymap的理解相当好，但是我遇到了一个问题(如果有兴趣，请参阅以获得更多的背景)。
一个简单的例子：
df = pd.DataFrame( [[1,2],[1,1]] )
dct = { 1:'python', 2:'gator' }
df[0].map( lambda x: x+90 )
df.applymap( lambda x: x+90 )
这就像预期的那样--这两个操作都是在元素基础上进行的，映射在一个系列上，应用映射在一个数据上(非常好地解释了 btw)。
如果我使用字典而不是lambda，那么map仍然工作得很好：
浏览 1提问于2015-05-27得票数 8
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1回答
核σ函数参数
、、、
我想使用Python的函数sigest()来估计一个很好的σ范围，这是我在构造RBF内核时使用的。我正在使用rpy2，但我不知道"na_action“的论点是什么。
推荐的R:语法
sigest(x, frac = 0.5, scaled = TRUE, na.action = na.omit)
My语法：
sigest(np.asmatrix(x), frac = 0.5, scaled = True,
na_action = pandas2ri.pandas.DataFrame.dropna)
X是数据矩阵。我也试过
sigest(np.asmatrix(x), f
浏览 0提问于2019-07-25得票数 0
我有一个包含值的pandas.DataFrame，例如：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
In [160]: df
Out[160]:
a b c
0 -0.316527 -0.721590 1.812285
1 -1.704653 -0.415888 -0.294740
2 -1.126637 0.032084 -1.344484
3 0.081789 -1.311954 1.9414
浏览 0提问于2019-07-23得票数 4
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我正在尝试使用pandas dataframe和Python将数据填充到Excel工作表中，使用下面的代码片段，但单元格没有获得适当的背景色。
dfList = []
def color_cells(val):
print(val,type(val))
if val < 0:
return ['background-color: red']
else:
return ['background-color: green']
for index in args.indices:
indexDF
浏览 2提问于2020-06-20得票数 1
假设我有一个列，其中包含一个包含float的对象(如"12.45")。如何检查此列是否存在于panda数据框中。我想首先找到这一列，并将它的所有值转换为浮点数。换句话说，我如何查找对象包含数值的列，比如浮点数"12.54“。我不想查找包含非数值的对象，比如“猫”或“狗”。
例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"column1":[ "12.44", "56.78", "45.87"],
"column2":["cat"
浏览 1提问于2021-10-01得票数 0
我已经构建了一个基于我加载的CSV文件的DataFrame。dataframe大约有60行和7列。此时DF中的所有对象都是字符串。
这就是现在的样子：
数据将在稍后被输入到DNN中，所以我需要DF中的每个对象都是元组或列表(我更喜欢元组，但我希望这两种方法都是为了以防万一)。
如何将字符串中的值拆分，使它们成为元组？
这是我的密码：
import pandas as pd
import datetime
from os import listdir
filepaths = [f for f in listdir("C:/Users/user/PycharmProjects/NDVI
浏览 1提问于2020-06-03得票数 0
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1回答
我确实在网上搜索过文章，但我发现的都是如何在混合的dataframe中只循环浮动列，但我的问题是如何在字符串类型的列中循环浮动值。
像这样说我的数据：
pd.DataFrame({'a':[1.1111,2.2222, 'aaaa'], 'b':['bbbb', 2.2222,3.3333], 'c':[3.3333,'cccc', 4.4444]})
寻找像这样的输出
pd.DataFrame({'a':[1.1,2.2, 'aaaa'], 'b':
浏览 0提问于2017-04-25得票数 2
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1回答
使用Python + Pandas，是否有一种快速简便的方法将Dict (由键的文件名和值的几列数据组成)保存到.XLSX文件中？
经过一些研究之后，我尝试使用以下代码将其转换为Pandas DataFrame (因为我知道您可以使用Pandas DataFrame编写一个.XLSX文件)：
import pandas as pd
import glob
f_list = glob.glob("C:\\Users\\me\\dt\\xx\\*.xlsx")
sheets = {f: pd.read_excel(f) for f in f_list}
new_df = pd.D
浏览 4提问于2015-10-09得票数 3
6回答
我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但日期时间似乎是个问题。例如：
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
当运行出现错
浏览 7提问于2014-01-21得票数 223
我是Python的新手，我想从postgresql数据库中提取一个"user_name“列，去掉名字中的所有重音。Postgres之前有一个名为unaccent的函数，但现在似乎不起作用了。所以，我求助于Python。
到目前为止，我有：
from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame
import unidecode
engine_gear = create_engine('XYZABC')
connection = engine_gear.connect()
member = 1
r
浏览 3提问于2018-01-26得票数 0
1回答
当我试图用充满字典类型的类型列拆分电影数据集(csv文件)时遇到了一些问题，例如{"id"：28，"name"："Action"}，{"id"：12，"name"："Adventure"}，.我想得到所有的“名字”值。我也搜索过这个，但不知道如何正确地修复它。有没有人有办法解决这个问题。
import pandas
import numpy
import json
import matplotlib.pyplot
data = pandas.read_csv('Downloads/tmdb
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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2回答
我希望过滤我的数据，以便只选择包含另一个字符串的子字符串的列的行。我知道这样做会适得其反：
selection = df[df.str.contains(substring)]
但是，我将如何做到子字符串在dataframe中，并将其与另一个字符串进行比较。我试过的是
import pandas
a = pandas.DataFrame({"b":["foo","bar"]})
selection = a[a.b.str in "foot"] # should match first row
selection = a[a.b.s
浏览 4提问于2022-02-10得票数 0
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我试着把杂音应用到一只熊猫的数据上。我想使用科学工具包-学习murmurhash3_32 (任何其他简单的建议，将不胜感激)。我试过了
import pandas as pd
from sklearn.utils.murmurhash import murmurhash3_32
df = pd.DataFrame({'a': [100, 1000], 'b': [200, 2000]}, dtype='int32')
df.apply(murmurhash3_32)
但我得到
TypeError：(不支持“key 0100\N1 1000\n
浏览 1提问于2018-11-13得票数 1
我想应用我自己的多参数函数到Pandas数据帧(或内部的一个系列)，使用数据帧条目作为我的N-参数函数中的第k个参数。
只有当我将dataframe作为第一个参数传递时，它才会起作用。我希望能够通过另一个参数传递数据。
# A simple 3 argument function:
def my_func(a, b, c):
return (a/b)**c
# Data-Frame:
d1 = {
'column1': [1.1, 1.2, 1.3, ],
'column2': [2.1, 2.2, 2.3, ]
}
df = pd.D
浏览 1提问于2019-09-17得票数 0
1回答
我试图确定在我的熊猫数据中添加一列的最佳方法，该列将总分钟(以int格式)转换为HH:MM格式。我知道，最简单的方法是使用日期时间，但我似乎无法找到最好的方式来转换数据从一个系列来实现这一点。
以下是错误消息：
TypeError: unsupported type for timedelta minutes component: Series
代码(例如346.0)：
df['minutes_asleep_hm'] = str(timedelta(minutes=df['minutes_asleep']))[:-3]
类型：
Name: minutes_asl
浏览 1提问于2020-06-27得票数 1
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我有一个具有下列值的df1： Vehicle1 Vehicle2 Vehicle3
0 0 0
1 3 2
0 0 4
NaN NaN 0 和一个具有以下值的df2： Index Coords
0 (-49.36204, -21.04797)
1 (-48.9062, -20.7399)
2 (-48.9132, -20.7296)
3 (-48.8955, -20.7329)
4
浏览 18提问于2021-07-30得票数 0
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我想遍历pandas DataFrame中的每一行，并对每一行中的元素做一些处理。
现在我有
for row in df.iterrows():
if row['col'] > 1.5:
doSomething
但它告诉我‘元组索引必须是整数，而不是str’。如何访问某一行中我想要的列？
浏览 0提问于2014-10-08得票数 7
我有一个dataFrame，在字符串中有一列'JSON‘或字典类型的数据。为了将其转换为Python Dictionary，我从Stackoverflow中想出了以下代码 class Iden():
def __getitem__(name, index):
return index
df['genres'].map(lambda a: eval(str(a), {}, Iden())) 它将其转换为字典，我使用下面的代码进行了确认， df['genres'].map(lambda a: eval(str(a), {}, Iden()))
浏览 19提问于2020-06-30得票数 1
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