我正在尝试运行以下代码:
for x in range(len(df10)):
try:
time.sleep(1) #to add delay in case of large DFs
geocode_result = gmaps.geocode(df10['Address'][x])
df10['lat'][x] = geocode_result[0]['geometry']['location'] ['lat']
df10['lo
我把下面的UDF从派克的网站,因为我试图了解,如果有一个性能改善。我做了大量的数字,但两者的时间几乎相同,我做错了什么?
谢谢!
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import LongType
import time
start = time.time()
# Declare the function and create the UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply = udf(
将pandas.to_numeric应用于包含表示数字的字符串(可能还有其他无法解析的字符串)的dataframe列将导致如下错误消息:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-07383316d7b6> in <module>()
1 for column in
我有一个事务表,其中包含:
timestamp, user_id, val
我需要按user_id分组,并在val上应用复杂的操作,比如
len(val[by_user_id].unique())
但是,每一列都是不同的...
哪种方法是最有效的?
1)使用循环进行拆分
for x in user_id_list :
或者2)使用Pandas groupby,但这并不清楚如何对每个列应用不同的函数...
谢谢
import pandas as pd
import numpy as np
column_names = [str(x) for x in range(1,4)]
df= pd.DataFrame ( columns = column_names )
new_row = []
for i in range(3):
new_row.append(i)
df = df.append(new_row , ignore_index = True)
print(df)
产出:
1 2 3 0
0 NaN NaN NaN 0.0
1 N
我有一个名为Cost的pandas数据帧列,它的值可能是or 2394.21或2435.68 or或$1753.32或$ 7854$。我想提取货币符号,它可能在开头或结尾,并将其存储在一个新列中。我怎样才能做到这一点呢? 更复杂的是,我不知道用什么编码来存储这些符号。我试图找到货币符号在列中的位置,并将其存储在一个名为“索引”的新列中。下面的代码将索引返回为-1,因为我可能没有使用正确的编码检查or或$。 sub = '£'
df['indexes'] = df['Cost'].str.find(sub)
sub = '$'
d
我有以下数据帧
我想添加两列“季度期间的统计总数”( "stat“的总值,没有应用参数分解)和”季度总数的百分比“--这将显示比例是如何随着时间的推移而变化的,并构建一个总和为100%的堆叠图
不幸的是,我在用"pandas方式“计算”季度统计总数“时遇到了麻烦。我最终逐个单元格地迭代数据帧,这感觉像是一个次优解,然后将一列除以另一列,得到%
for elements in df.index:
df.ix[elements,3] = df[df['period']==df.ix[elements,0]]['stat'].su
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
我有两个列表Y_train和Y_test。目前,他们持有明确的数据。每个元素都是Blue或Green。它们将成为随机森林分类器的目标。我需要它们被编码为1.0和0.0s。
下面是一个print(Y_train),向您展示数据框架的样子。下面的随机数字是因为数据已经被洗牌了。(Y_test是相同的,只是更小):
183 Blue
126 Blue
1 Blue
409 Blue
575 Green
...
396 Blue
192 Blue
578 Green
838 Green
222
我有一个流光应用程序,用户可以上传一个csv文件。我希望能检测对象/维度列,并为每个列创建一个具有唯一值的多选择筛选器。例如,如果用户上传具有3个对象/维度的文件,则将创建3个单独的多选择筛选器。我已经给出了下面的代码,但是它似乎不起作用。我的结果是下面的错误。我假设这个问题是通过创建每个多选择过滤器来循环的,但我不确定是否有另一种方法可以动态地做到这一点。我也尝试过用data[y].unique()代替ucolumns,但这仍然不起作用。
任何帮助都会很好。
for y in data.columns:
if (data[y].dtype == np.
我有一个Pandas数据框架,并希望降低每个数字列的级别,保持分类变量列条目不变。通过"demean",我只是希望从每个列条目中减去相应列中所有条目的平均值。 数据框来自Wisconsin Breast Cancer目录中的569名患者,为每个患者列出了10种不同的数字测量,以及M(恶性)或B(良性)的诊断。 import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/UWbcd.csv')
%load_ext google.colab.data_table. #just for purposes of browsing the d