我在使用pd.wide_to_long()方法将数据从宽格式转换为长格式时遇到了问题。错误显示为IndexError: Too many levels: Index has only 1 level, not 2
我的代码:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/data.csv', index_col=False)
print(df)
df.reset_index(inplace=True,drop=True)
df['ID'] = df.index
pd.wide_to_long(df, ['OT
我有一份清单如下。我想打印它,因为它在我的闪闪发光的应用程序。我尝试了打印(unlist( ls )),其中ls是下面显示的列表,但它只是打印数字。我也尝试过来自Hmisc包的print.char.list,但是它错误地说
Error in x[[1]][1, ] : incorrect number of dimensions.
那我该怎么打印名字呢?提前谢谢。
$money
bankaccount cryin desperate feelin likely loaded poppin build moment
我对pyspark还是个新手。我有10k文本数据集。我使用Minhash lsh创建了一个Jaccard距离。例如,我得到的输出
col1 col2 dist
A B 0.77
B C 0.56
C A 0.88
我想把这个转换成NxN矩阵格式。
A B C
A 0 0.77 0.88
B 0.77 0 0.56
C 0.88 0.56 0
有没有办法使用pyspark来创建它。我很感谢你的建议。
我正在尝试使用curve_fit对数据进行拟合。我相信负指数可能是最好的,因为这对我的其他一些(类似地生成的)数据很有效--但是我正在取得次优的结果。
为了避免提供初始值,我对dataset进行了规范化,并按如下方式应用了指数函数:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
data = np.array([[0.32,0.38],[0.61,0.32],[0.28,0.50],[0.60,0.32],[0.26,0.45],[0.19,0.57],[0.61,
我有一个嵌套查询产生的以下example_table: id site_ref area
-------------------------------
91 Lake SW 0.23
91 Lake MP 3.89
93 Lake SW 0.56
93 Lake MP 0.05 我想要获取每个id的最大面积,并携带相应的site_ref。我使用了以下SQL: select id, site_ref, max(area) from example_table GROUP BY id 我得到的是(错误
我有一个像这样的"my.dataset“:
ID Species SEX Category V1 V2 V3
87790 Caniceps F F_Caniceps -0.34 -0.55 0.61
199486 Caniceps F F_Caniceps -0.34 -0.56 0.63
199490 Caniceps F F_Caniceps -0.37 -0.54 0.57
199493 Caniceps F F_Caniceps -0.35 -0