我有一个Pandas DataFrame,其I和分类值(A、B、C)如下:
ID CAT
1 A
2 C
2 B
3 A
2 A
1 B
1 A
3 B
3 B
实际上,行表示一个时间序列,其中包含is的分类事件记录,因此存在一个时间维度,但实际的日期时间并不重要,只是事件的相对序列。每个in在整个DF中有相同数量的顺序事件。
我想将每个用户的类别值(事件)序列可视化在2D矩阵(如热图)中,其中行表示I,列表示时间步骤,彩色单元格表示类别值,如下所示:
ABA
CBA
ABB
这应该是一个3*3矩阵的彩色瓷砖,而不是字母。第一行是ID 1,它有三个连续事件,依此类推。它在Py
如何逆转pandas.dataframe中行的顺序?
我到处寻找,人们谈论的唯一事情是排序列,颠倒列的顺序.
我想要的很简单:
如果我的DataFrame看起来像这样:
A B C
------------------
LOVE IS ALL
THAT MAT TERS
我想让它变成这样:
A B C
------------------
THAT MAT TERS
LOVE IS ALL
我知道我可以以相反的顺序迭代我的数据,但这不是我想要的。
我有DataFrame,df。
n是一个列,表示x列中的组数。
x是一个列,包含逗号分隔的组。
df <- data.frame(n = c(2, 3, 2, 2),
x = c("a, b", "a, c, d", "c, d", "d, b"))
> df
n x
2 a, b
3 a, c, d
2 c, d
2 d, b
我想将这个DataFrame转换成一个权重矩阵,其中行名和列名是df$x中组的唯一值,元素表示每个组在df$x中一
我有一个csv表,如下所示:
a, b, c, d
value, value, value, value
value, value, value, value
我正在把它加载到一个DataFrame中。我还有一本字典,看起来是这样的:
data = {'a': some_value, 'b' = some_value, 'c' = some_value}
我想导航到列d中的单元格,其中行具有此字典指定的值a、b和c。我知道只有一个单元符合这些标准。我该怎么做?
我有一个DataFrame,其中行按第三列进行“分组”(一个组中的行在第三列具有相同的值):
c1 c2 c3
0 b 1
1 r 1
2 f 2
3 x 2
4 n 2
5 r 3
6 f 3
但是第二列中的值有一个错误的顺序。我需要反转每个“组”中的行,因此DataFrame应该如下所示:
c1 c2 c3
0 r 1
1 b 1
2 n 2
3 x 2
4 f 2
5 f 3
6 r 3
是否有一种有效的方法将第一个DataFrame转换为使用pandas的第二个?
UPD:用更清晰的例子更新。这些值应该
我有一个关于使用gensim的LDA的语料库,我试图得到一个矩阵,其中行是文档,列是主题。我运行的代码行如下,但在输出中,分数不对应于列。我想改变这一点,以便在0列中,您只有主题0的概率,同样地,在1,2,等等列中。
有人知道怎么做吗?
DocTopMat = pd.DataFrame(model.get_document_topics(corpus),columns=[i for i in range(model.num_topics)])
我想计算相关矩阵P,其中每个Pi,j是矩阵数据中行i和列j的相关系数。例如
Data <- matrix(rnorm(500),50,10)
P <- matrix(0,50,50)
for (i in 1:50)
for(j in 1:50)
P[i,j] <- cor(Data[i,],Data[j,])
但是我如何使用apply或类似下面的命令来计算这种相关性呢?
我有一个带有30列的cassandra表和一个dataframe,它将包含用户选择的任意数量的列,或者由用户作为csv文件上传的列。
为了前夫。我的卡桑德拉表有30个频道名,如channel_1,channel_2。channel_30和一些额外的列(如product、region等)和我的数据name有5个通道名,如channel_1、channel_2..channel_5和2个额外的列: date和model如何编写一个insert查询,该查询遍历我的dataframe列并创建如下查询:
data = pd.DataFrame()
...
for _, row in data.iterr
我有一个字典dataframe_dict,包含1000多个数据格式( dataframe_dict.items())。每个dataframe表示从一个位置收集的数据(即每个位置有一个数据),每个dataframe都有相同的数据列(键)。
每个数据文件看起来都是这样的
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
a b c d
0 0.325