我使用toPandas()将pyspark数据帧转换为pandas数据帧。但是,因为某些数据类型不对齐,所以pandas会将数据帧中的某些列强制转换为object。
我想用实际的字符串在我的列上运行.str,但似乎不能让它工作(如果没有显式地找到首先要转换的列)。我遇到了
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!
我已经尝试过df.fillna(0)和df.infer_objects(),但都没有用。我似乎不能让对象注册为int64或float64,所以我不能这样做
for col in df.columns:
我正在处理一些csv文件,并使用pandas将它们转换为数据帧。之后,我使用一个输入来查找要删除的值 我遇到了一个小问题:对于某些列,它会将".o“添加到列中的值中。它只在包含数字的列中执行此操作,所以我猜它将该列读取为一个浮点数。如何防止这种情况发生? 真正让我困惑的是,它只发生在几个列中,所以我不能完全弄清楚模式。我需要去掉".0“,这样我才能重新导入它,而且我觉得从一开始就防止它发生是最容易的。 谢谢! 下面是我的代码示例: clientid = int(input('What client ID needs to be deleted?'))
df1
我刚刚编写了以下代码:
import os
import pandas as pd
files = os.listdir(path)
#AllData = pd.DataFrame()
for f in files:
info = pd.read_excel(f, "File")
info.fillna(0)
try:
info['Country'] = info['Country'].astype('str')
except ValueError:
cont
我创建了一个Pandas数据帧,并希望筛选出一些值。数据帧包含4列,即currency port supplier_id value,并且我希望具有能够满足下面提供的条件的值,
* port – expressed as a portcode, a 5-letter string uniquely identifying a port. Portcodes consist of 2-letter country code and 3-letter city code.
* supplier_id - integer, uniquely identifying the provider
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
假设我计算了熊猫数据帧中的行数。我使用以下代码来完成此操作:
df.shape
它给出了以下结果:(1700,12)
如何将1700值添加到现有的pandas数据帧中?我们将把与该值相关联的列称为D。
当前数据帧:
A B C
30 40 text
所需数据帧:
A B C D
30 40 text 1700