我正在尝试比较两个pandas数据帧,但是我得到一个错误,因为'DataFrame‘对象没有'withColumn’属性。可能的问题是什么?
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
pd_df=pd.DataFrame(df.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd_df1=pd.DataFrame(df1.dtypes,columns=['column','data_type'])
pd.merge(
我想比较几对pandas数据格式中的一个列,并将共享值写入一个空列表中。我已经编写了一个函数,它可以用一对数据文件来完成这个任务,但是我似乎无法将它放大。
def parser(dataframe1,dataframe2,emptylist):
for i1 in dataframe1['POS']:
for i2 in dataframe2['POS']:
if i1 == i2:
emptylist.append(i1)
其中'POS
请您看一下笔记本中的这个Pandas,让我知道为什么在比较两个数据帧时我会得到ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects错误。
import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 'Emilia'), ('La Casa De Papel', 4, 'Sergio'),
我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS),但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧,我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止,我已经用数据帧的名称创建了一个列表,然后尝试将该列表放入一个for循环,以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下: df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
我正在尝试从dict_values中生成一个pyspark。我可以用熊猫来实现同样的功能。字典由键作为年份,值作为。
这是我正在使用的代码,我有一个选择,可以将所有的数据文件合并起来,我认为这不是实现它的更好的方法。
dict_ym = {}
for yearmonth in keys:
key_name = 'df_'+str(yearmonth)
dict_ym[key_name]= df
# Add a new column to dataframe
# Perform some more transformation
dict_
具体而言,我使用Python2.7。我从Quandl读取和打印两个数据帧:'FMAC/HPI_AK‘和'FMAC/HPI_CA’,没有问题。我使用merged = pd.merge(df1, df2, on = 'Date', how = 'outer')来合并这两个数据帧。但是,当我试图合并这两个数据帧时,我会得到一个跟踪,表示keyerror: 'Date' where 'Date‘是两个数据帧中第一个/索引列中的属性。
import quandl
import pandas as pd
api_key = open
当我试图连接两只熊猫数据时,我发现了下面的一个错误:
TypeError: cannot concatenate object of type 'list; only ps.Series and ps.DataFrame are valid
一开始,我认为这是因为一种包含某列列表的数据格式。因此,我尝试将两个不包括列中列表的数据文件连接起来。但我也犯了同样的错误。为了确定,我打印了数据格式类型。他们都是pandas.core.frame.DataFrame。为什么我会有这个错误,即使它们不是列表?
import pyspark.pandas as ps
split_col = spli
我试着用Python来比较两只熊猫的数据。我有一个列,这是一个常见的在他们两个,但他们有不同的名字。第一列的名称是“档案”,第二栏的名称是“Código da transa o”。总之,我创建了这个函数来比较数据,但是在这些行中我发现了错误.为什么会发生这种事?
def checar_valor(a,b):
for i in range(len(a)):
if b.isin([a['File'][i]]): #ERROR
print("O valor %s está presente nos dois dataframe
我有两个数据框的名称值不匹配。例子: John Johnson ->小约翰·约翰逊。我需要将这些名字匹配到某个阈值。我使用了fuzzy-wuzzy,但我找不到一种有效的方法。我试着像这样遍历两个数据框 for index, _ in df.iterrows():
for index_two, _ in df2.iterrows():
if fuzzy.ratio(df.at[index, 'Name'], df2.at[index_two, 'Name']) > 85:
df.at[index, 'val
我试着用熊猫创建一个excel文件,作为我生成的一个数据库。
我两次都试过:
import pandas as pd
# write database to excel
df = pd.DataFrame(database)
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('fifa19.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe to an XlsxWriter Exce
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data.frames合并两个pandas,但是我得到了一个内存错误。这可能是一个内存问题,因为我的文件有大约40,000,000行(df1)和80,000,000行,有5列(df2a),但是,当我试图将其他类似的文件合并到90,000,000行和5列(df2b)时,合并就会工作。
这是我的代码:
# Merge the files with pandas python
import pandas as pd
# Read lookup file from GTEx
df1 = pd.read_table("GTEx.lookup_table.txt.gz", co
因此,当我尝试放置不同大小的dataframe时,总是导致错误。
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
# For reading stock data from yahoo
import pandas_datareader as web
# For time stamps
from datetime import datetime
closing_df = web.DataReader(['AAPL','GOOG','MSFT'
我试图迭代三个数据帧,以找出它们之间的区别。我有一个主数据框架,它包含所有内容,另外两个数据帧包含主数据帧的一部分。我正在尝试编写python代码来识别另外两个文件中缺少的内容。主文件如下所示:
ID Name
1 Mike
2 Dani
3 Scott
4 Josh
5 Nate
6 Sandy
第二个数据框架如下:
ID Name
1 Mike
2 Dani
3 Scott
6 Sandy
第三个数据框架如下:
ID Name
1 Mike
2 Dani
3 Scott
4 Josh
5 Nate
因此,将有两个输出数据框架
假设有一个csv文件,如下所示: # data.csv
0,1,2,3,4
a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
c,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
d,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 现在我创建了两个数据帧:一个来自csv文件,另一个使用DataFrame()。我希望两个DataFrame是相等的。 # Read the csv file into a pandas.DataFrame
A = pandas.read_csv('data.csv')
# Create (same?) dataframe by