我有以下数据帧: df3.head()
2005-02-23 NaN NaN
2005-02-24 0.888447 2.260956
2005-03-24 -1.616620 NaN
2005-04-12 NaN NaN
2005-04-28 0.233408 -2.340463 如果我运行以下代码行: df4 = df3.dropna(thresh=2).rename(columns={'a': 'x', 'b': 'y'})
df4['c'
我正在编写一个脚本,将“列”添加到Python列表的500 Hz的列表中。下面是生成测试数据并通过单独线程传递的代码:
fileA:
import random, time, threading
data = [[] for _ in range(4)] # list with 4 empty lists (4 rows)
column = [random.random() for _ in data] # synthetic column of data
def synthesize_data():
while True:
for x,y in zip(dat
我是新来的蟒蛇和熊猫。我必须读取几个csv文件,这些文件具有相同的列,并创建了一个结果dataFrame(它包含来自每个csv文件的所有行)。我试过了,但是当我打印dataframe时,它是打印空的DataFrame
栏:[]索引:[]
守则是:
def readCSV(dir):
list = getFilesInDir(dir) # my function which returns list of files.
dataframe = pandas.DataFrame()
for name in list:
df = pandas.read_csv(name)
我有福尔。标题为第一行的csv:
A B
test 23
try 34
我想把它当做字典来读,所以这样做:
dt = pandas.read_csv('file.csv').to_dict()
但是,这将在标题行中读取为key。我希望列'A‘中的值是键。我该怎么做,也就是像这样得到答案:
{'test':'23', 'try':'34'}
结果左连接中的行数比左数据帧中的行数多。 # Importing Pandas and changing it's call to pd
import numpy as np
import pandas as pd
SalesDF = pd.read_csv(r"C:\Users\USER\Documents\Reports\SalesForAnalysis.csv")
print("This is the Sales shape")
print(SalesDF.shape)
CustInfoDF = pd.read_csv(r"C:\U
我有这个dask数据帧,它有两列,其中一列包含元组(或数组)。我想要的是有一个新的数据帧,每一行中的元组的每个元素都有一行。
示例数据帧可以像这样构造:
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
tmp = pd.DataFrame({'name': range(10), 'content': [range(i) for i in range(10)]})
ddf = dd.from_pandas(tmp, npartitions=1)
它的形状如下:
ddf: name content
我有一个有1000万行的数据帧。每一行的迭代和计算花费了太多的时间。我想在更短的时间内得到结果。我尝试了不同的多处理代码,但每次都会遇到不同的错误。有人能帮我解决这个问题吗?谢谢你的预支。
d3是具有1000多万行和29列的数据帧。最后一列的名称是“计算”,该列中的所有值都为零。
第一个代码
def fun():
for i in d3.index:
if (d3.iloc[i, 3:4])[0] == (d3.iloc[i + 1, 3:4])[0]:
d3.loc[d3.index[i], 'Calculation']==(d3
我正在读取一个excel表格,并从包含给定PO的行中提取数据。 import pandas as pd
xlsx = pd.ExcelFile('Book2.xlsx')
df = pd.read_excel(xlsx)
PO_arr = ['121121','212121']
for i in PO_arr:
PO = i
PO_DATA = df.loc[df['PONUM'] == PO]
for i in range(1, max(PO_DATA['POLINENUM'].v
我有一个关于如何使用dask来并行我的代码的问题。我有一个熊猫数据文件和8个核心CPU。所以我想按行应用一些函数。下面是一个例子:
import dask.dataframe as dd
from dask.multiprocessing import get
# o - is pandas DataFrame
o['dist_center_from'] = dd.from_pandas(o, npartitions=8).map_partitions(lambda df: df.apply(lambda x: vincenty((x.fromlatitude, x.froml
对于一个批处理过程,我查询我的数据库~30_000x。每个查询都在0行和20_000行之间返回。分析代码显示,大部分时间都花在获取这些数据上。
我用相似的结果测试了两种不同的方法。假设数据库模式不是瓶颈,我能做些什么来加快数据检索(除了并行)?
faster?wrapping I正在考虑使用另一个库/包装器来清除大熊猫,但是后来df,dask最终在cpython/julia?中完成了大量的计算。
db = sqlite.connect('D:\data.db')
cur = db.cursor()
# 1.just pandas, 231 ms
t = pd.read_sql
我有一个不和谐的机器人的python代码。它在本地工作,但是当我试图在replit.com上运行它时,我会得到这个错误。
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 2, in <module>
import pandas as pd
File "/home/runner/Animanji/venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/__init__.py", line 48, in <module>
from
试图理解Pandas的一些特性背后的设计原理。
如果我有一个具有3560行和18列的DataFrame,那么
len(frame)
是3560,但是
len([a for a in frame])
才18岁。
对于来自R的人来说,这可能是很自然的;对我来说,这感觉并不是很“Pythonic”。有没有介绍什么地方潘达的基本设计原理?