我得到了一些雷达数据,格式有点奇怪,我不知道如何使用pandas库正确地对其进行旋转。
我的数据:
speed time
loc
A 63 0000
B 61 0000
C 63 0000
D 65 0000
A 73 0005
B 71 0005
C 73 0005
D 75 0005
我想把它变成一个看起来像这样的DataFrame:
0000 0005
loc
A 63 73
B 61 71
C 63 73
D 65 75
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我试图在dateFrame上迭代并获得某些行之间列的最大值,问题是当我将索引值放在我得到的nan数上时:
for index, row in df.iterrows():
if index >= 51:
print(df.loc[index:(index - 51), 'close'].max())
因此,我得到了一个南值。
但如果我像这样在切割机里使用数字:
for index, row in df.iterrows():
if index >= 51:
print(df.loc[0:
假设我想在DataFrame中设置一个列值。
当我有标准整数索引:时,它可以工作。
df.loc[14:, 'avg_gain'] = 5
但是当我有一个DatetimeIndex
df.set_index(keys=['ts'], inplace=True)
(或另一个索引,即非整数),它将产生
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'> with these indexers [14] of
关于熊猫,我有一个简单的索引问题。我想让一个简单的for循环来遍历数字1到5。我在熊猫索引方面遇到了麻烦(虽然我确信它很简单!)
我的粗略代码:
def averaged_rel_track(current_tracks, rel_values):
current_tracks['rel_values']=rel_values
current_tracks=current_tracks.set_index('candidate')
#I would like this line to loop over numbers 1 to 5
我有一张熊猫的资料表:
其中"it“、”它们“和"charact”是索引。如何根据索引选择一个值?当我尝试以下几点时:
corpus_df.iloc['it',1]
我收到一个错误:
ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types
当我使用以下代码时,出现了一个IndexError。详情如下所示。
def get_code(seq):
return [x.split('.')[0] for x in seq if x]
all_codes = get_code(all_cats)
code_index = pd.Index(np.unique(all_codes))
dummy_frame = df(np.zeros((len(data), len(code_index))), index=data.index, columns=code_index)
for row, cat in zip
我有一个熊猫数据数据df如下所示。
INDEX NAME AGE HEIGHT ENGLISH
0 a 19.0 5 NaN
1 g NaN 2 100.0
2 j 82.0 2 NaN
我想用平均年龄替换“NaN”,用其他两个值替换英语中的“NaN”。如果不使用,使用numpy,只使用熊猫,这有可能吗?
我有以下dataframe df: print(df)
Food Taste
0 Apple NaN
1 Banana NaN
2 Candy NaN
3 Milk NaN
4 Bread NaN
5 Strawberry NaN 我正在尝试使用iloc替换一系列行中的值: df.Taste.iloc[0:2] = 'good'
df.Taste.iloc[2:6] = 'bad' 但它返回了以下SettingWithCopyWarnin
我正在努力实现过渡矩阵。
数据和转换矩阵都在使用Pandas的DataFrames中。
states_mat = pd.DataFrame(None, index=range(0,24), columns=range(0,24))
def states_update(data):
states_vec = data['hr']
# Do nothing if there is no sequence
if len(states_vec) < 2:
return
for i in xrange(1, len(states_vec)):
pre
我刚开始学习Pandas,我不明白当索引列表包含多种类型的对象时,切片是如何工作的。 import pandas as pd
arr = pd.Series([10, 20, 30, 40], index = [2, 3, 'six', 'eight'])
arr[2:3] #Output -- 30
arr[3:'six'] #TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these inde
我将一个SQL查询的结果存储在一个DataFrame中,我只是不明白如何才能得到一个特定的值。我有以下代码:
for date in years:
partyList = pd.read_sql_query(
"SELECT top 2 country_name,election_date,party_name_english, vote_share, left_right FROM view_election WHERE country_name_short like '" + country + "' and elec
对于Series对象(让我们称之为s),熊猫提供三种类型的寻址。
s.iloc[] --用于整数位置寻址;
s.loc[] --用于索引标签寻址;以及
s.ix[] --用于整数位置和标签寻址的混合。
熊猫对象还直接执行ix寻址。
# play data ...
import string
idx = [i for i in string.uppercase] # A, B, C .. Z
t = pd.Series(range(26), index=idx) # 0, 1, 2 .. 25
# examples ...
t[0] # --> 0
t['
当我尝试使用pandas数据框的.ix属性来拉出列时,例如df.ix[:, 'col_header'],我得到了这个错误。
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'
今天上午脚本运行正常,但今天下午我在一个全新安装了Pandas的新Linux环境中运行了它。其他人以前见过这个错误吗?我到处找都找不到。