我正在使用一个Pandas DataFrame,它在数组中有一列条目,如下面的示例:
user_id tags
0 1 [a,b,c]
1 2 [a,b,d]
2 3 [b,c]
...
n n [a,d]
我有一些与JSON对象中的简化标记相关的标记ids,并试图用以下方法替换这些条目的非简化变体:
for user_tags in dataset['tags']:
for tag in user_tags:
for full_tag in UUIDt
我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
我想要创建多个名称的数据格式,这些名称与列中的值相同。我希望这段代码能这样工作:
import pandas as pd
data=pd.read_csv('athlete_events.csv')
Sports = data.Sport.unique()
for S in Sports:
name=str(S)
name=data.loc[data['Sport']==S]
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
我有一个数据格式:
df =
A B C D E
--- --- --- --- ---
0 J969 I279 D65 -1 -1
1 C56 A419 I279 C221 -1
2 R068 D65 N009 -1 -1
3 C56 T107 J969 R068 N009
我需要能够对所有列中的标签进行编码。如果标签与数据same中任何位置的另一个标签(例如,列A行0和列C行3)匹配,则必须将它们编码为相同的编号。因此:
A B C D
我正在读取一个大的平面文件,其中包含带有时间戳的多列数据。数据有一个布尔列,它可以是True/False,也可以没有条目(计算结果为nan)。
当读取csv时,bool列被类型转换为object,这阻止了由于序列化错误而将数据保存在hdfstore中。
示例数据:
A B C D
a 1 2 true
b 5 7 false
c 3 2 true
d 9 4
我使用以下命令读取
import pandas as pd
pd.read_csv('data.csv', parse_dates=Tru
有时我会得到一个序列,其中所有的片段(长度都相等)属于一起。在这种情况下,我需要将序列分割,并将数据段排列到数据帧的列中。例如,序列的长度为30,我想制作一个包含三列的数据帧,其中每列分别由序列的第一个、第二个和最后10个条目组成。 我使用下面的代码,这是一个for循环,获取序列的每个块并将其作为列附加到dataframe。问题是,由于for循环,这是相当慢的。在Pandas中有没有更好的方法呢? def series_to_dataframe(series,length,interval_length):
#function to convert series to datafra
我试图使用熊猫读取excel文件中的一列,并使用我的输入打印一个新的列。我正在尝试将三字母代码转换为一字母代码.到目前为止,我已经编写了这段代码,但是当我运行它时,它将不会在最后一栏中打印任何内容。
import pandas as pd
df = pd.read_csv (r'C:\Users\User\Documents\Research\seqadv.csv')
print (df)
codes = []
for i in df['WT_RESIDUE']:
if i == 'ALA':
codes.append('
我正在尝试创建基于pandas数据帧的列表字典,我需要一个列表字典来传递给我的Plotly仪表板 In:
df.head()
Model Make
Ford F-150
Ford Escape
Ford Mustang
Jeep Grand Cherokee
Jeep Wrangler 我发现df.to_dict()是通过列标题来定向的,但是我需要根据相邻的行值来定向。要做到这一点,唯一的方法是将我的数据帧重塑为列by Model,它们各自的制造商在它们下面? Out:
makes_by_model= {
'Ford':
我有一个长长的短语列表(200,000+):
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧,第一列中有一个描述,第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
我在玩熊猫游戏,我正在尝试让一些NaN列用0填充(其他列保持不变)。 这是我正在尝试的: variablesToCovertToZero = ['column1', 'column2'] #just a list of columns
print('before ', df.isna().sum().sum()) #show me how many nulls
# df = df.update(df[variablesToCovertToZero].fillna(0, inplace=True)) #try 1, didn't work
我试图修改整个列的值,但我一直存在列表超出范围的问题。这是我的全部代码:
# Libraries
import json, requests
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
# Set URL
url = 'https://api-v2.themuse.com/jobs'
# For loop to extract data
for i in range(100):
data = json.loads(requests.get(
url=url,
我在python中有一个pandas Dataframe,它有一个名为"Description“的列,其中包含一组由"\n”分隔的文本元素。我想通过拆分文本元素在相同的Dataframe中创建新列。例如,我有: Description
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联的元素获得相应的列数,如下所示: Description A B C
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' Elephant
我对蟒蛇/熊猫/matplotlib的世界非常陌生,但我最近一直用它来制作盒子和胡须情节。我很好奇如何使用一列特定的数据为每一张纸创建一个盒子和晶须图,即我有17张纸,我在每一张纸上有一列名为HMB和DV的列。我想为HMB绘制一个盒子和晶须上的17个数据集,在DV图上绘制另外17个数据集。下面是我到目前为止的情况。
我可以打开文件,把所有的表都放到list_dfs中,但是不知道从哪里开始。我本来打算手工分割每组数据(在来这里寻求帮助之前,我从下面开始),但是当我将来有更多的数据时,我不想手工完成。任何帮助都将不胜感激!
import pandas as pd
import numpy as n