我有一个17520行1,000列的numpy.ndarray。np.ndarray只有两个值[0,0.05]。我想修改值为0.05的单元格,以便在0和0.05之间随机选择。为了做到这一点,我使用了post Random choice over specific values of a DF推荐的以下函数 import pandas as pd
df = pd.DataFramedf.update(np.random.choice([0, 0.05], size=df.shape), fi
为了澄清……我的CSV的形状为(63564,78),由经过人体关节关键点处理的短视频文件组成:keypoints = pd.read_csv('keypoints_new.csv我希望上面的结构是有意义的,但基本上它是一个# Frame per video (MovementID)的列表,有75行联合坐标,最后是(3个不同的)标签,这只是一个通用的运动,供以后使用。对于我的深度学习网
我正在尝试读入两个文件,一个文本文件和一个csv文件,解析它们,然后写出一个包含两个工作表的excel文件。 我合并这两个文件会返回一个我不理解的ValueError。: File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 538, in __init'.format(left=type(left)))
ValueError: can not merge DataFrame with in
我有一个以*.rds格式保存的机器学习模型。我想在Python中打开这个模型,以便进行预测。为此,我安装了rpy2。这是我的Jupyter Notebook代码: !pip install rpy2
import pandas as pdimport rpy2.robjects as robjectsmodel_rds_path)
data = json.loads(
我正在尝试将pandas列的唯一值放入一个新的pandas数据帧中,如下所示: res = df.resolution.unique()a['Unique Resolutiona frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series 我尝试将res转换为列表,但仍然出现相同的错误