给定一个包含a、b和c列的pandas数据集,我有以下要求:
calculate m = mean of c in the entire dataset
For each record in the dataset, if (a>10 and b<5) c = m
是否可以使用单个pandas命令来完成此操作,或者我需要循环每条记录并询问条件?
我正在尝试用python将一堆xlsx文件合并成一个单一的pandas数据帧。此外,我还想包含一个列,它列出了每一行的源文件。我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import glob
import os
# get the path for where the xlsx files are
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
files_xlsx = [f for f in files if f[-4
我有一个excel工作簿,它有4个不同名称的工作表。只有在变量sheet_names中调用它们时,我才想将它们读入熊猫数据。例如,整个工作簿的工作表名可以是['banana','orange','apple','grape']。每个工作表都有5列,我想将它们读入Python。
import pandas as pd
sheet_names =['grapes','orange'] #sheet_names is what I control... it can contain any number
假设我有字典d:
d = dict(A =[1,2], B=[1,2,3,4])
print d
{'A': [1, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]}
我想创建一个pandas df,它有两个参数,分别标记为nodeid和rowid,如下所示:
nodeid rowid
A 1
A 2
B 1
B 2
B 3
B 4
我所发现的从dict创建pandas df的所有示例都给出dict键作为列的名称,然后行条目是该键是否具有特定值,如果该节点没有特定值,则使用NaN。
我想将列中的所有负值按类别替换为平均值。我可以很容易地找到每个类别的平均值。就像train_df1.groupby(train_df1['item_category'])['item_cnt_day'].mean()。
item_category
Access 1.115664
Books 1.087056
CD 2.199036
CD games 1.361757
Card 1.421528
Consoles 1.2
我有一个熊猫数据框,形状为1725行×4列。
date size state type
408 1 32000 Virginia EDU
...
我需要将state列替换为以下形状为(1725,52)的numpy数组。
[[0. 1. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]]
最终结果应该是这样的:
date size state type
408 1 32000 [0. 1. 0. ..
我正在处理3个数据集,我编写了3个不同的函数,每个数据集1个来做一些数据清理和操作。最后,我想将所有3个清理过的数据集合并到另一个函数中。
我的逻辑:
import pandas as pd
def function1():
read in data as df
df[(df.column1 != "")&(df.column2 != 'MRN')&(df.column3 != "C") ]
return data1.to_csv()
def function2():
read in data