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沙龙
2
回答
如何将一只空空的熊猫转化为极地
、
、
、
我对熊猫
DataFrame
的定义如下: 'FS_LA': pd.Series(
dtype
='str'),'lA': pd.Serie
浏览 10
提问于2022-08-09
得票数 0
1
回答
熊猫数据串接用于循环不工作
、
、
、
这里,我试图使用for循环将
dataframe
A和B与C连接起来。data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] B = pd.
Dataframe
['Name', 'Age'],
dtype
='object') B.colum
浏览 1
提问于2018-05-12
得票数 3
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2
回答
从另一个
DataFrame
初始化新的时,
dtype
发生了更改。
、
、
、
、
假设我有一个带有2列的
DataFrame
df1 :带有
dtype
bool的a和带有
dtype
int64的b。当我从
DataFrame
(df1_bis)从df1初始化新的a (df1_bis)时,即使强制使用df1_bis的
dtype
,列a和b也会自动转换为对象。In [2]: df1 = pd.
DataFrame
({"a": [True], 'b': [0]}) a b In [4]:
浏览 1
提问于2016-08-30
得票数 2
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1
回答
使用包含多种类型的
DataFrame
数组创建一个Pandas
、
、
但是,当我将其传递给
dataframe
构造函数时,它只返回NaN值(参见下面的df )。我已经包含了返回浮点数数组的无类型代码(参见df2)import numpy as np index = ['x', 'y'] df = pd.
DataFra
浏览 0
提问于2014-02-08
得票数 17
回答已采纳
1
回答
多索引pandas数据框子集分配
、
、
这两个场景可以很好地工作:b =
DataFrame
(np.zeros((2, 2),
dtype
=float),columns=[['a', 'B']])和 a =
DataFrame
(np.zeros
浏览 0
提问于2013-12-04
得票数 3
1
回答
为什么一个空的
DataFrame
of
dtype
=str充满了"n"?
、
、
、
、
我不明白为什么使用
dtype
=str创建的系列结果如下:Out[2]: 1NaN但是使用
DataFrame
创建的
dtype
=str结果如下:Out[3]: 0 n为什
浏览 2
提问于2015-02-05
得票数 4
回答已采纳
1
回答
创建由MF4 DBC - asammdf解码的J1939
、
、
],
dtype
=np.uint32), np.array([1,1,1,1,1],
dtype
=np.uint32= [('CAN_
DataFrame
.BusChannel', 'u1'),
浏览 10
提问于2021-03-15
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如何在熊猫
DataFrame
中按列设置类型
、
、
我想把一些数据带到熊猫
DataFrame
中,我想为导入的每一列指定
dtype
。我希望能够对具有许多不同列的较大数据集这样做,但是,作为一个例子:mydf = pd.
DataFrame
(myarray,columns=['a','b'],
dtype
=[float,int])在以下方面的成果: m
浏览 1
提问于2014-09-01
得票数 54
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1
回答
向熊猫添加行
DataFrame
更改
dtype
、
我遇到的问题是,向
DataFrame
添加一行会更改列的
dtype
:>>> df =
DataFrame
({'a' : range(10)},
dtype
='i4') a1 13 35 57 79 9 [10 rows x 1 columns]我特别将<em
浏览 0
提问于2014-02-26
得票数 14
回答已采纳
2
回答
获得由Pandas read_csv()读取的
dtype
字典
、
、
、
、
因此,我想要创建一个
dtype
字典,当将CSV导入数据时,可以使用它来恢复数据类型。例如,可以定义一个简单的数据文件,如下所示:dtypesDict = df.dtypes.to_dict(){'B
浏览 0
提问于2018-04-23
得票数 4
回答已采纳
6
回答
熊猫数据编码
、
如果我有一个现有的熊猫
dataframe
,是否有一种方法来生成python代码,当在另一个python脚本中执行时,它将复制该数据。40000 Bob2 42000 Alice df = pd.
DataFrame
浏览 3
提问于2017-01-20
得票数 34
回答已采纳
1
回答
用float32和float64实现Pandas的赋值
、
、
、
对于某些组合来说,使用具有不同float32和float64数据类型的Pandas
DataFrame
进行赋值的速度非常慢。下面的代码设置一个
DataFrame
,对部分数据进行Numpy/Scipy计算,通过复制旧的
DataFrame
来设置新的
DataFrame
,并将计算结果分配给新的Scipy:import numpy as npM = 1000 def f(
dtype</e
浏览 3
提问于2016-02-04
得票数 0
1
回答
返回负数的和函数
、
在将csv加载到
dataframe
之后,我只是尝试对整个funded_amnt列执行一个简单的和。我一直收到一个负数的总和,即使在整个集合中没有负数。这怎么可能呢?
浏览 0
提问于2017-03-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
PySpark数据帧Pandas UDF返回空数据帧
、
、
、
我正在尝试按照groupby('Key').apply(UDF)方法将pandas_udf应用于我的PySpark数据帧以进行一些过滤。为了使用pandas_udf,我定义了一个输出schema,并在列Number上有一个条件。作为一个例子,这里的简化思想是我只希望返回具有奇数Number的行的ID。有没有一种方法可以解决这个问题,只输出并组合所有奇数的Number行作为新的数据帧?
浏览 2
提问于2020-05-18
得票数 3
1
回答
我的
dataFrame
不会追加这个iloc数据帧
、
、
dataframe
= pd.
DataFrame
(columns=['compress', 'company', 'levenshtein score']) print(new_df.iloc[f])print(
dataframe
) 输出: compressArktkgz company Arktikga
浏览 19
提问于2021-01-07
得票数 0
3
回答
为什么Pandas整数‘do’在Unix和Windows上的行为不一样?
、
、
在检查dtypes
DataFrame
中的列时,我意识到整数列的数据类型是np.int64,但令人惊讶的是,在Unix上这等同于int,但在int上却不是。为什么他们的行为不一样?是否有一种方法可以在使用
DataFrame
进行比较时以相同的方式创建df.dtypes == int 下面是一些要说明的示例代码。In [9]: data = pd.
DataFrame
({'col_1': range(5), 'col_2': np.linspace(0, 1, 5)},
dtype
=(in
浏览 2
提问于2020-11-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
将列表项放在单独的
dataframe
单元格中
、
、
、
、
., 0.27218387, sentences = data['Interest_Name'] embeddings_df = pd.
DataFrame
(embedding
浏览 0
提问于2020-04-16
得票数 0
5
回答
熊猫如何检查数据栏中的所有列?
、
、
看来
dtype
只为pandas.
DataFrame
.Series工作,对吗?是否有一个函数可以同时显示所有列的数据类型?
浏览 7
提问于2016-11-01
得票数 170
回答已采纳
3
回答
熊猫基于列
dtype
的申请
、
、
我有一个基于列apply的示例数据df.loc[2,"as is_datetime if is_string_
dtype
(s
浏览 2
提问于2020-10-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
DataFrame
列中混合类型的元素
、
、
考虑以下三个
DataFrame
:df2 = pd.
DataFrame
([[1,.2],[4,3]])下面是
DataFrame
的第二列的类型:Out[56]: [numpy.int64, numpy.int64]
浏览 2
提问于2014-12-09
得票数 13
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