我试图使用子集函数来选择包含符号*或+的数据帧的某些行。我想把我的数据帧的整行放到一个新的数据框架中。我认为这个子集将是最好的方法。
以下是我的尝试:
nba <- read.csv('nba.csv',header=FALSE)
nba
two <- grep('\\Q*\\E',nba$V2)
one <- grep('\\Q+\\E',nba$V2)
both <- c(one,two)
allstar <- subset.data.frame(nba, both)
如果有人能给我建议的话,谢谢。如果我
数据:
我知道如何使用statsmodels.formula.api将这些数据拟合到多元线性回归模型中
import pandas as pd
NBA = pd.read_csv("NBA_train.csv")
import statsmodels.formula.api as smf
model = smf.ols(formula="W ~ PTS + oppPTS", data=NBA).fit()
model.summary()
然而,我发现这个类似R的公式符号很笨拙,我想使用通常的pandas语法:
import pandas as pd
NBA =
我有这样一只熊猫:
Player Team League
0 Peter Atlanta NBA
1 Patricia New Jersey NWBA
2 Patricia New York NWBA
3 Andrew Utah NBA
4 John Lakers NBA
5 Andrew Lakers NBA
6 Sandie New Jersey W
我正在尝试删除数据集中的特定行,并在不更改原始数据集的情况下找到特定列的平均值。
import pandas as PD
import NumPy as np
df = PD.read_csv(r"C:\Users\User\Downloads\nba.CSV")
NBA = PD.read_csv(r"C:\Users\User\Downloads\nba.CSV")
NBA.drop([25,72,63],axis=0)
I NEED TO FIND THE AVERAGE OF A SPECIFIC COLUMN LIKE "AGE"
我想根据我在scikit学习中使用的数据来估计模型。我使用的是DecisionTreeClassifier.score函数,但在运行代码时,我将收到一个ValueError:
不能处理连续和多类的混合。
下面是我使用的代码:
from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import Decis
我的数据框中有以下列:
date
1026
1115
125
314
我想把它们转换成日期。月份的范围是从10月到4月(包括NBA赛季),因此10月、11月和12月的年份与1月、2月、3月和4月的年份不同。
作为开始,我尝试将它们从int转换为str,然后运行此for循环以插入/,并计划在另一个步骤中添加年份:
for i in range(0,len(nba_lines.index)):
nba_lines.loc[i,'Date'] = nba_lines.loc[i,'Date'][:2] + '/' + nba_lines.loc
我有以下数据集:对于帐户1,如果列6包含NBA,列4 ( NBA )应该检查为"x“或拉"NBA或NBA1”-无论它是什么版本的NBA;如果帐户2有MNM,在列MNM上放一个"x“……对列下面的每个帐户也是如此。我试着放入索引,小函数,但一直是空白。有什么想法吗?
Column1 Column 2 ABC NBA MNM Column 6
Account1 CNN x NBA
Account2 N-H x
我正在用"“画一个图表。在我的html文件中,我包含了这个protovis代码:
<script type="text/javascript+protovis">
/* Convert from tabular format to array of objects. */
var cols = nba.shift();
nba = nba.map(function(d) pv.dict(cols, function() d[this.index]));
cols.shift();
/* The color scale ranges 3 stand
我有多个csv文件,按数字顺序(nba_1、nba_2等)具有相似的名称。它们的格式都与列名和数据类型相同。有没有一种方法可以编写一个for循环或类似的东西来将它们放入并命名它们,而不是手动将它们分别放入一个数据帧(nba_1 = pd.read_csv('/nba_1.csv'))中?我认为基本框架应该是这样的:
for i in range(1, 6):
nba_i = pd.read_csv('../nba_i.csv')
除此之外,我不知道细节。一旦我将它们放入其中,我将对它们执行相同的操作(删除和格式化相同的列),因此我还希望在那里迭代它们。
以下程序用于将从nba_api获得的列表转换为数据帧,但无法理解它想要传达或正在执行的功能。有人能帮我理解一下吗。 from nba_api.stats.static import teams
import pandas as pd
nba_teams = teams.get_teams()
print(nba_teams[:5])
def one_dict(list_dict): #Creating function one_dict
#could'nt understand it further than this.
keys = list_dict[0].ke
我正在尝试从python NBA_API中调出之前的NBA比赛,但是我的格式化并不能像我需要的那样工作。我希望数据流中的每一行都从列中分离出来 import nba_api
import requests
import csv
from nba_api.stats.static import teams
from nba_api.stats.endpoints import leaguegamefinder
from nba_api.stats.endpoints import leaguegamelog
season = leaguegamelog.LeagueGameLog("0
对不起,我的英语。我试图搜索包含hashtag的mysql数据库,但是它会返回所有内容。
搜索#NBA返回:#NBA,#NBA 2021,#NBAscoreBoard等
我试过这里的每一个preg_replace。(^\s)#(\w* after _+\w*)#但在满足特定搜索后我如何中断?
$_GET["tag"]='#nba'; // $_GET is from a query string
$fulltag = preg_replace("/[^a-zA-Z0-9_]/", '', $_GET["tag"