我想知道为什么在进行回归时需要将数据帧转换为ndarray,因为当我不转换数据帧时,截取和coef得到了相同的结果? import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pylab as pl
import numpy as np
from sklearn import linear_model
%matplotlib inline
# import data and create dataframe
!wget -O FuelConsumption.csv https://s3-api.us-geo.objectstor
假设您有一个函数数组。每个函数返回一个具有相同索引和大小的pandas.Series对象。每个函数都接受相同的输入,即主数据df。
我正在寻找一个输出,该输出将本系列的每一项都作为结果数据帧的列。
目前,我有以下几点:
df_result = [f(df) for f in f_arr]
df_result = pd.DataFrame(df_result)
这需要很长时间(列表操作似乎有一些开销),由此产生的数据就是我所需要的转换。我觉得应该有一个干净的地图/应用的方式来做到这一点。
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
目前正在尝试使用面向对象接口的matplotlib。我仍然是这个工具的新手。
这是我想要使用matplotlib创建的图形(使用excel)的最终结果。
我已经将表加载到数据帧中,如下所示。
下面是我写的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
loaddf = pd.read_excel("C:\\SampleRevenue.xlsx")
#to get the row on number of tickets
count = loaddf.iloc
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.DataFrame(df)
df.update(np.random.choice([0, 0.05], size=df.shape), filter_func=lambda x: x==0.05) 这个解决方案起作用了,但是,我
我试图使用Python在R数据框架中运行以下代码。
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import os
import pandas as pd
import timeit
from rpy2.robjects import r
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
start = timeit.default_timer()
def f(x):
return fuzz.partial_ratio(str(x["si
我试图在Ubuntu12.04上的python中使用TA作为。但是,当使用熊猫DataFrame或Series时,如在不同来源上的多个示例所示,我得到了以下TypeError
追溯(最近一次调用):文件"test1.py",第14行,在分析‘’rsi‘= ta.RSI(spy.Close) TypeError:参数’numpy.ndarray‘有错误的类型(预期的numpy.ndarray,got系列)
例如,在执行此代码时:
import pandas.io.data as data
import pandas as pd
import talib as ta
imp
我已经在数据集上实现了ANN回归。实际值和结果显示在数据格式中。我想计算一下每一次观测的偏差。然而,这些预测的收集如下所示。考虑一下df (在添加结果(即列预测)之后)是我一直在处理的数据,以供您参考。
import pandas as pd
actual=[[11.4],[32.46],[66.37]]
df = pd.DataFrame(actual,columns=['actual'])
#some code for ann
#following are predictions
predicted=['[11.14]','[33.6]',&
我尝试使用pandas.Series.value_counts来获取数据帧中值的频率,因此我遍历了每一列并获得了values_count,它提供了一系列:
我正在努力将这个结果系列转换为字典:
groupedData = newData.groupby('class')
for k, group in groupedData:
dictClass[k] = {}
for eachlabel in dataLabels:
myobj = group[eachlabel].value_counts()
for eachone in