我使用的是Pandas by Python。我有一个DF的列:'id','name','age','n1','n2','n3',...如果我想选择特定的列,我会使用df = df[['name','age']],是的,它起作用了。但是如果我想选择特定的列和最后一列(以防最后一列的名称不是静态的)。我该怎么办?
我想将我的数据分成标签,因为前6列决定了第7列,现在我已经选择了前6列,它工作得很好 import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report,
我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引
python pandas的新手,需要删除重复的索引行,并根据一列的标志在重复行中只保留一行,示例如下: Index value 1 value2 flag
1 10 20 on
1 30 40 off
2 11 22 on
2 32 42 off
3 12 22 on
3 33 43 off 根据index和flag cloumn进行过滤后,输出应为: Index value 1 value2 flag
1 1
我编写了一段代码,将DataFrame的部分连接到相同的DataFrame,以便按照某一列规范行的出现。
import random
def normalize(data, expectation):
"""Normalize data by duplicating existing rows"""
counts = data[expectation].value_counts()
max_count = int(counts.max())
for tag, group in data.groupby(exp
我有一个标签,其中有一列(标题为‘pandas dataframe’)包含一个列表中的逗号分隔值字符串:
name title labels
John III ['ABC, DEF, GHI']
我想创建新行,在每个逗号处分隔列表,并复制所有其他列的数据(名称、标题等):
name title labels
John III ['ABC']
John III ['DEF']
John III ['GHI']
使用explode的应该可以工作,但是pandas将我的列解释为对象。我试图将该列转换为一个字符串:df[
我正在根据满足的另一列中的条件从一列中提取数据的子集。
我可以得到正确的值,但它是在pandas.core.frame.DataFrame中。如何将其转换为list?
import pandas as pd
tst = pd.read_csv('C:\\SomeCSV.csv')
lookupValue = tst['SomeCol'] == "SomeValue"
ID = tst[lookupValue][['SomeCol']]
#How To convert ID to a list
有一个pandas数据帧,需要在group内的列中找到低于某个值的最后一个值。
dataframe is as following:
region year month signal
A 2010 2 20
A 2010 3 32
A 2010 4 24
A 2010 6 50
.......
A 2011 1
假设我有一个类似于以下内容的pandas.DataFrame df:
A0 A1 A2
0 a a b
1 b b g
2 c b h
3 d c NaN
现在有一些特定的值,我想对照这个DataFrame来检查。我们打电话给他们
candidates = ["a", "b", "c", "g"]
对于每个候选人,我想检查它是否对我的DataFrame的每一列都是唯一的(它可能发生在多个列中)。这组候选人的期望输出将是带有
pd.DataFrame(
[
我有一个熊猫数据框,里面填了这个:
import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')
在iPython中,数据帧如下所示:
In [13]: test
Out[13]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
Data columns:
Open 729