Ich habe einen Pandas DataFramewie folgt. 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"]}) Ich möchte dies nach ["id",...
Ich habe einen Pandas DataFrame mit einer Spalte: 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) Ausgabe: teams 0 [SF, NYG] 1 [SF, NYG] 2 [SF, NYG] 3 [SF, NYG] 4 [SF,...
Ich habe folgende 2 Datenrahmen: 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 Wenn ich versuche, diese beiden Datenrahmen zu verbinden: join_df =...
Ich bin neu in Python und Pandas. Ich versuche, eine tsvDatei in einen Pandas zu laden DataFrame. Dies ist, was ich versuche und der Fehler, den ich bekomme: >>> df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t')) Traceback (most recent call last): File...
Ich arbeite mit einer großen CSV-Datei und die vorletzte Spalte enthält eine Textzeichenfolge, die ich durch ein bestimmtes Trennzeichen teilen möchte. Ich habe mich gefragt, ob es einen einfachen Weg gibt, dies mit Pandas oder Python zu tun. CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks...
Was ist der effizienteste Weg, um die folgenden Pandas Dataframe zu organisieren: Daten = Position Letter 1 a 2 b 3 c 4 d 5 e in ein Wörterbuch wie alphabet[1 : 'a', 2 : 'b', 3 : 'c', 4 : 'd', 5 :
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'], 'Col2': ['Joe', 'Steve', 'Bob', 'Bob', 'Steve'], 'Col3': np.random.random(5)}) Was ist der beste Weg, um die eindeutigen Werte von 'Col1' und 'Col2' zurückzugeben? Die gewünschte Ausgabe ist 'Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary',...
Beim Importieren pandasin ein PythonProgramm wird folgende Fehlermeldung angezeigt 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...
Ich möchte das Ergebnis der Gruppierung mit Pandas drucken. Ich habe einen Datenrahmen: 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 Beim Drucken nach Gruppierung...
Ich filtere Zeilen in einem Datenrahmen nach Werten in zwei Spalten. Aus irgendeinem Grund verhält sich der OR-Operator so, wie ich es von einem AND-Operator erwarten würde und umgekehrt. Mein Testcode: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) }) # let's insert some -1...
Die einfache Aufgabe, einem pandas.DataFrameObjekt eine Zeile hinzuzufügen, scheint schwer zu erfüllen zu sein. Es gibt 3 Fragen zum Stapelüberlauf, von denen keine eine funktionierende Antwort gibt. Folgendes versuche ich zu tun. Ich habe einen DataFrame, dessen Form ich bereits kenne, sowie die...
Ich habe eine Spalte in Python Pandas DataFrame, die boolesche True / False-Werte enthält, aber für weitere Berechnungen benötige ich eine 1/0 Darstellung. Gibt es eine schnelle Möglichkeit für Pandas / Numpy, das zu
Ich habe ein Klassifizierungsproblem beim maschinellen Lernen mit 80% kategorialen Variablen. Muss ich eine Hot-Codierung verwenden, wenn ich einen Klassifizierer für die Klassifizierung verwenden möchte? Kann ich die Daten ohne Codierung an einen Klassifizierer übergeben? Ich versuche Folgendes...
Ich habe einen einfachen DataFrame wie den folgenden: Ich möchte alle Werte aus der Spalte "Erste Staffel" auswählen und diejenigen, die über 1990 liegen, durch 1 ersetzen. In diesem Beispiel würde nur Baltimore Ravens das 1996 durch 1 ersetzen (wobei der Rest der Daten intakt bleibt). Ich habe...
Ich habe einige Daten mit Pandas manipuliert und möchte jetzt eine Stapelspeicherung in der Datenbank durchführen. Dies erfordert, dass ich den Datenrahmen in ein Array von Tupeln konvertiere, wobei jedes Tupel einer "Zeile" des Datenrahmens entspricht. Mein DataFrame sieht ungefähr so aus: In...
Angenommen, ich habe einen Pandas-Datenrahmen df: Ich möchte den spaltenweisen Mittelwert eines Datenrahmens berechnen. Das ist einfach: df.apply(average) dann der spaltenweise Bereich max (col) - min (col). Das ist wieder einfach: df.apply(max) - df.apply(min) Nun möchte ich für jedes Element den...
Ich habe einen großen (ungefähr 12 Millionen Zeilen) Datenrahmen df mit sagen: df.columns = ['word','documents','frequency'] Folgendes lief also zeitnah ab: word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word') MaxFrequency_perWord =
Ich muss verschiedene Funktionen verwenden, um numerische Spalten und Zeichenfolgenspalten zu behandeln. Was ich jetzt mache, ist wirklich dumm: 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[:,...
Wenn meine Funktion f mit einer Variablen aufgerufen wird, möchte ich überprüfen, ob var ein Pandas-Datenrahmen ist: def f(var): if var == pd.DataFrame(): print "do stuff" Ich denke, die Lösung könnte recht einfach sein, aber auch mit def f(var): if var.values != None: print "do...
Ich habe eine Liste von Pandas-Datenrahmen, die ich zu einem Pandas-Datenrahmen kombinieren möchte. Ich benutze Python 2.7.10 und Pandas 0.16.2 Ich habe die Liste der Datenrahmen erstellt aus: import pandas as pd dfs = [] sqlall = "select * from mytable" for chunk in pd.read_sql_query(sqlall ,...