Saya punya panda DataFrameseperti berikut. df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7], 'value' : ["first","second","second","first", "second","first","third","fourth", "fifth","second","fifth","first", "first","second","third","fourth","fifth"]}) Saya ingin mengelompokkan...
Saya memiliki kerangka data dengan nama kolom, dan saya ingin menemukan yang berisi string tertentu, tetapi tidak sama persis dengan itu. Aku mencari 'spike'di kolom nama seperti 'spike-2', 'hey spike', 'spiked-in'(yang 'spike'bagian selalu terus-menerus). Saya ingin nama kolom dikembalikan...
Saya baru mengenal python dan panda. Saya mencoba untuk mendapatkan tsvfile yang dimuat ke dalam panda DataFrame. Inilah yang saya coba dan kesalahan yang saya dapatkan: >>> df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t')) Traceback (most recent call last):...
Saya memiliki 2 bingkai data berikut: df_a = mukey DI PI 0 100000 35 14 1 1000005 44 14 2 1000006 44 14 3 1000007 43 13 4 1000008 43 13 df_b = mukey niccdcd 0 190236 4 1 190237 6 2 190238 7 3 190239 4 4 190240 7 Ketika saya mencoba bergabung dengan 2 dataframe ini: join_df =...
Apa cara paling efisien untuk mengatur panda Dataframe berikut: data = Position Letter 1 a 2 b 3 c 4 d 5 e seperti kamus alphabet[1 : 'a', 2 : 'b', 3 : 'c', 4 : 'd', 5 :
Saya memiliki DataFrame panda dengan satu kolom: import pandas as pd df = pd.DataFrame( data={ "teams": [ ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ["SF", "NYG"], ] } ) print(df) Keluaran: teams 0 [SF, NYG] 1 [SF, NYG] 2 [SF, NYG] 3...
Saya menerima kesalahan berikut saat mengimpor pandasdalam suatu Pythonprogram monas-mbp:book mona$ sudo pip install python-dateutil Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): python-dateutil in /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python Cleaning...
Saya memfilter baris dalam kerangka data dengan nilai dalam dua kolom. Untuk beberapa alasan operator OR berperilaku seperti yang saya harapkan dari operator AND dan sebaliknya. Kode tes saya: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) }) # let's insert some -1...
Saya ingin mencetak hasil pengelompokan dengan Pandas. Saya memiliki kerangka data: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)}) print(df) A B 0 one 0 1 one 1 2 two 2 3 three 3 4 three 4 5 one 5 Saat mencetak setelah pengelompokan...
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'], 'Col2': ['Joe', 'Steve', 'Bob', 'Bob', 'Steve'], 'Col3': np.random.random(5)}) Apa cara terbaik untuk mengembalikan nilai unik 'Col1' dan 'Col2'? Output yang diinginkan adalah 'Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary',
Saya memiliki kolom dalam python panda DataFrame yang memiliki nilai boolean Benar / Salah, tetapi untuk perhitungan lebih lanjut saya memerlukan representasi 1/0. Apakah ada cara cepat panda / numpy untuk melakukan
Saya perlu menggunakan fungsi yang berbeda untuk menangani kolom numerik dan kolom string. Apa yang saya lakukan sekarang benar-benar bodoh: allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns) for y in allc: treat_numeric(agg[y]) allc = list((agg.loc[:,...
Tugas sederhana untuk menambahkan baris ke pandas.DataFrameobjek tampaknya sulit untuk diselesaikan. Ada 3 pertanyaan stackoverflow yang berkaitan dengan ini, tidak ada yang memberikan jawaban yang berfungsi. Inilah yang saya coba lakukan. Saya memiliki DataFrame yang saya sudah tahu bentuknya...
Saya memiliki DataFrame sederhana seperti berikut: Saya ingin memilih semua nilai dari kolom 'Musim Pertama' dan mengganti nilai yang lebih dari tahun 1990 dengan 1. Dalam contoh ini, hanya Baltimore Ravens yang tahun 1996 akan diganti dengan 1 (menjaga data lainnya tetap utuh). Saya telah...
Saya memiliki masalah klasifikasi pembelajaran mesin dengan 80% variabel kategori. Haruskah saya menggunakan satu pengkodean panas jika saya ingin menggunakan beberapa classifier untuk klasifikasi? Bisakah saya meneruskan data ke pengklasifikasi tanpa pengkodean? Saya mencoba melakukan hal berikut...
Saya telah memanipulasi beberapa data menggunakan panda dan sekarang saya ingin melakukan batch save kembali ke database. Ini mengharuskan saya untuk mengubah kerangka data menjadi array tupel, dengan masing-masing tupel sesuai dengan "baris" dari kerangka data. DataFrame saya terlihat...
Misalkan saya memiliki bingkai data panda df: Saya ingin menghitung rata-rata kolom dari bingkai data. Ini mudah: df.apply(average) maka kolom bijak kisaran maks (col) - min (col). Ini mudah lagi: df.apply(max) - df.apply(min) Sekarang untuk setiap elemen saya ingin mengurangi rata-rata...
ketika fungsi saya f dipanggil dengan variabel, saya ingin memeriksa apakah var adalah pandas dataframe: def f(var): if var == pd.DataFrame(): print "do stuff" Saya kira solusinya mungkin cukup sederhana tetapi bahkan dengan def f(var): if var.values != None: print "do stuff" Saya tidak...
Saya memiliki dataframe df besar (sekitar 12M baris) dengan mengatakan: df.columns = ['word','documents','frequency'] Jadi yang berikut ini berjalan tepat waktu: word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word') MaxFrequency_perWord =
Saya mencari cara yang efisien untuk menghapus bagian yang tidak diinginkan dari string di kolom DataFrame. Data terlihat seperti: time result 1 09:00 +52A 2 10:00 +62B 3 11:00 +44a 4 12:00 +30b 5 13:00 -110a Saya perlu memotong data ini ke: time result 1 09:00 52 2 10:00 62 3 11:00 44 4...