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1
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如何
重塑
/
分解
熊猫
数据
帧
?
python
、
pandas
、
python-2.7
、
dataframe
我有这个
数据
帧
,其中包含每个键的行*id,我想把它
分解
成id,key1,key2,去掉重复的行并保留
数据
_field,我正在使用python2.7,但我很高兴有一个同时适用于python2.7和python3.7的解决方案 我拥有的
数据
帧
: import pandas as pd d = {'id': [111, 222, 222, 333, 333], 'key': ['key1', 'key2',
浏览 21
提问于2021-02-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从
熊猫
数据
中的一列移动到多列或多列到一列
pandas
、
dataframe
、
transform
我有一个
熊猫
的
数据
,其中有20个项目,我想
重塑
到5列4行。 这有可能是
熊猫
的
数据
吗?那么,是否有可能进行反向转换,并将产生的5*4
数据
帧
转换为2*10或1*20?
浏览 3
提问于2016-10-18
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3
回答
如何
重塑
/“颠覆”
熊猫
数据
帧
python
、
pandas
我有N个形状为(100,3)的
数据
帧
,原始
数据
帧
的每一行都是测试的名称及其产生的两个结果。我希望将单个
数据
帧
重塑
为(1,200)形状,并将测试的所有值作为一行。之后,我将把所有N个
数据
帧
附加到一个单独的
数据
帧
中,并以(N,200)个
数据
帧
结尾。下面是一个使用虚拟
数据
的示例:import numpy as
浏览 13
提问于2018-12-12
得票数 0
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2
回答
通过将某些列转换成行来
重塑
大
熊猫
的
数据
python
、
pandas
、
dataframe
我有这样一只
熊猫
:| name | age | favourite_color|我想把3 "favorite_thing“分类,并将它们从3列
分解
为在较高的层次上,我的
数据
集包含每个人每一行3个观察:最喜欢的颜色、食物和城市。我想
重塑
浏览 4
提问于2020-03-30
得票数 2
3
回答
熊猫
重塑
/转换
数据
帧
python
、
pandas
、
reshape
、
pandas-melt
我有dataframe df: col_name col_month col_valueabc 2021-02-28 784def 2021-02-28 3652def 2021-04-30 87 我需要如下结果: col_name NAME col1 col2 col3 abc
浏览 12
提问于2021-09-07
得票数 3
1
回答
如何
训练具有不同长度的多变量输入的LSTM?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
、
recurrent-neural-network
我正在尝试训练一个基于检测到跌倒的传感器
数据
的Keras LSTM模型。有多个试验都在一个
数据
帧
中包含不同长度的带有感官
数据
(X轴、Y轴和Z轴)的时间序列,因此每个试验都有如下输出: [[1,4,7],[1,5,3],[5,2,7],[7,2,5],[9,5,2].....
浏览 24
提问于2020-09-16
得票数 0
1
回答
pandas
数据
帧
的PySpark rdd
apache-spark
、
pyspark
每个源文件对应于一些测量
数据
的给定快照时间。我有一个预处理函数,可以获取其中一个文件并输出pandas
数据
帧
。所以我做了一个spark调用,它给了我一个所有输入文件的列表,然后我调用了map,它为我提供了一个sc.wholeTextFiles,其中每个元素都是一个
熊猫
数据
帧
。现在“
重塑
”此结构的最佳方法是什么,以便我只有一个由连接的较小
数据
帧
组成的结果
数据
帧
?
浏览 0
提问于2020-06-29
得票数 0
3
回答
如何
使用pivot
重塑
熊猫
数据
帧
?
python
、
pandas
、
dataframe
我有一个
数据
框架, Year Start End Name Price1 2021 0101Blastoise 31006 2022 0101 1231 Blastoise 10000 我想像这样
重塑
它
浏览 28
提问于2020-01-24
得票数 2
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2
回答
pandas使用KeyError
重塑
多列失败
python
、
pandas
对于
熊猫
数据
帧
:由以下人员定义:df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3], 're_foo':[1,2,3], 're_bar:[4,5,6], 're_foo_baz':[0.4, 0.8, .9], 're_bar_baz':[.4,.5,.6], 'iteration':[1,2,3]})我想
重塑
为以下格式我
浏览 10
提问于2020-02-24
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2
回答
在具有多索引列的Pandas中实现从宽到长的转换
python
、
pandas
我有一个
数据
帧
,看起来像'ABC' '2013-01-01' 12 1000 5 2500 6我想
重塑
它如下:2500 0 B 您可以看到,在['vol
浏览 1
提问于2016-08-15
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2
回答
如何
将panda
数据
框的列值拆分成用“,”分隔的行
python
、
pandas
、
dataframe
、
data-analysis
我正在尝试用
熊猫
数据
帧
的",“分隔符分隔列值。 期望的输出期望的输出我试过几种方法。
分解
/堆叠一系列字符串使用上面的代码,我得到了[j,a,n,,f,e,b],然后我使用 pd.Dataframe我知道有几个可用的函数,但我不能找到一个可以有效地
分解<
浏览 68
提问于2018-08-21
得票数 0
1
回答
重塑
大
熊猫
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
我有一个非常简单的dataframe,只由一列和索引组成。这是一个非常长的列(52行),我想将这些项分组,比方说,每组5个,并并排放置索引和值。类似于从这里开始index2 345.........到这个index index ....2 345 7 ### 3 567 8
浏览 0
提问于2018-03-12
得票数 0
3
回答
重塑
我的
熊猫
数据
帧
python
、
pandas
我有以下
数据
帧
:0 IBM 156.08125.150002 537.340027 171.289993我一直在摆弄melt和pivot,但我不知道
如何
让它工作
浏览 18
提问于2017-08-26
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1
回答
重塑
融化的
熊猫
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试
重塑
来自另一个的融化的
数据
帧
。32 B col2 2 3为了理解这种重新排序背后的逻辑,这是原始
数据
帧
的样子col2 3 /7 B col3 5 / 我想做的是一种
重塑
浏览 0
提问于2017-08-23
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1
回答
如何
将这么长的桌子转换成宽的桌子?
python
、
dataframe
、
apriori
我试图用下面的逻辑将这个长
数据
帧
转换成宽
数据
帧
,列的编号并不重要,重要的是格式保持这种方式,因为这样我就需要使用它来进行先验算法。
浏览 19
提问于2021-11-06
得票数 0
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2
回答
熊猫
.
数据
帧
.
数据
帧
中的
重塑
值
python
、
pandas
、
dataframe
我是新来的潘达斯,有一个
数据
框架与球队的得分在两个单独的列。这就是我所拥有的。
浏览 5
提问于2016-10-17
得票数 4
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2
回答
pandas
数据
帧
中基于列名的堆叠
python-2.7
、
pandas
、
dataframe
、
reshape
我有以下
熊猫
数据
帧
: 1 2016 450019 4400 23我想将此
数据
帧
转换为以下
数据
帧
我正在使用Python2.7,请指导我<em
浏览 11
提问于2016-07-21
得票数 3
1
回答
在完整
数据
帧
上拟合模型后,
如何
从
数据
帧
预测单行
python
、
pandas
、
scikit-learn
我正在对
熊猫
数据
帧
拟合一个sklearn模型,然后尝试在每一行上预测它。由于拟合和预测维度不同,我面临以下错误。clf.fit(X, y) y_pred = clf.predict(X.loc[0,:]) 单行预测给我一个错误 Expected 2D array, got 1D array instead: 我
如何
预测每一排
熊猫
我试过
重塑
,但不起作用
浏览 14
提问于2020-09-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用pandas.pivot_table的结果
python-3.x
、
pandas
、
pivot-table
我在对
熊猫
使用
重塑
后的
数据
时遇到了问题。假设我有一个长格式的
数据
帧
,如下所示: town year type var1 var2bb 100 200c 2011 b 100 200 然后我将其
重塑
为宽格式100 200 100 200 100 200
浏览 21
提问于2019-03-11
得票数 0
1
回答
达斯克pivot_table与大
熊猫
pivot_table python的差异
python
、
python-3.x
、
pandas
、
pivot-table
、
dask
似乎我们可以从两个库中使用pivot_table来实现相同的目标,但是哪一个对于大型
数据
集的性能更有效呢?
浏览 0
提问于2018-10-08
得票数 1
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