我正在尝试测试一个函数,以使文本正常化,我相信这是我在一个AI聊天机器人()上学习的一篇教程中的一节,它的标题是‘步骤相关’,但当我尝试将这一行从教程中复制到Spyder中时,我一直得到KeyError:'Context‘。我试着重新研究和阅读教程,仔细检查我的库,看看我是否遗漏了什么,但我仍然没有弄清楚钥匙丢失的原因,所以我希望这里的人能帮忙?
我的代码
import pandas as pd
import nltk
from nltk import pos_tag # for parts of speech
from nltk import word_tokenize # to c
抱歉,标题不清楚,但我不知道问题出在哪里.问题是,我希望加载一个CSV文件,然后将其分成两个数组,并对每个数组执行一个函数。它适用于第一个数组,但第二个数组是制造问题的,尽管每件事情都是一样的。我真的被困住了。“守则”如下:
from wordutility import wordutility
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import cross_validation
fr
在过去的几天里,我在Python语言中处理数据框时遇到了一些问题--我一直在尝试计算我的数据框中“城市”列的坐标值(它大约有10500行,但是当我试图在该列上运行任何函数时,我总是收到一个KeyError:'City‘。
背景
我一直在输入一个包含大约10500行x 15列的.csv文件,并将其转换为数据帧。然后我在末尾添加了一个额外的列,叫做'City‘,用来保存’City‘列的坐标值。
#inserting my .csv file to convert to a dataframe
df = pd.read_csv("/path/to/test.csv")
我不知道如何清理和矢量化数据。
train=pd.read_csv('longilati.csv',encoding='mac_roman')
train`
Index(['Comment ', 'Polarity'], dtype='object')
以下数据在我的数据框中:
但是,每当我尝试使用以下代码清理数据时
def remove_pattern(text,pattern):
r = re.findall(pattern,text)
for i in r:
我目前正在根据用户输入从2008查询数据。但是,当我试图使用describe()函数获取五个数字摘要时,我会得到一个错误。
import pyodbc
import numpy as np
import pandas.io.sql as sql
import pandas
print "What Part Number will you examine?"
PartN = raw_input()
conn = pyodbc.connect('my connection info')
curs = conn.cursor()
sqlr = ""
我有一个关于某个csv专栏的问题。尝试按如下方式读取此列时: import pandas as pd
data = pd.read_csv('master.csv')
print(data['gdp_for_year ($)']) 它会给出以下错误: Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\work\venv\Suicide rate prediction based on GDB\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", l
由于某些Excel格式问题,数据已被更改。当有一个数字涉及到一个-破折号时,它会自动改变为日期格式。
例如,1-1更改为01-Jan,25-2在Excel中更改为25-Feb。
但是,带有破折号或其他值(如1A和1001 )的数据是有技巧的。当我将数据加载到Spyder中时,它实际上再次将格式更改为datetime类型。
首先,数据在Excel中如下所示
Name ID Value
Hello 1A 22
Hi 01-Jan 20
What 02-Jan 12
Is 1001 10
Up
据我所知,我目前更改pandas数据框中的值的方法还远远不是最优的,并且确实损害了我的工作流程。 示例:我想检查是否在另一个数据帧中找到了一个名称,如果是,使用第一个数据帧中搜索到的名称的iloc放入该数据帧中的值: for idx in id_list_of_names:
name = df["name"].iloc[idx]
if name in df_two["name"].values:
df["value"].iloc[idx] = df_two["value"][d
我有一个比较大的数据。我试图迭代每一行,并根据特定的列值更新列(基本上是试图循环查找,直到无法更新进一步的列)。
我有以下几点:
df = the huge dataframe (1K to 10K+ rows x 51 cols)
has_update = True
while has_update:
has_update = False
for_procdf = df.loc[df['Incident Group ID'] == '-']
for i, row in for_procdf.iterrows():
#Che
使用python3,我编写了计算数据的代码。守则如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def data(symbols):
dates = pd.date_range('2016/01/01','2016/12/23')
df=pd.DataFrame(index=dates)
for symbol in symbols:
df_temp=pd.read_csv("/home/furqan/Desktop