有没有一种方法可以根据pandas中的键有效地将数据拆分成列
在pandas中，可以使用pivot函数将数据根据键有效地拆分成列。pivot函数可以根据指定的键将数据重新排列，并将这些键的唯一值作为新的列。以下是对该方法的详细解释：
概念：
pivot是pandas库中的一个函数，用于将数据根据指定的键重新排列，并将这些键的唯一值作为新的列。
分类：
pivot函数属于数据重塑（data reshaping）的一种方法，用于将数据从长格式（long format）转换为宽格式（wide format）。
优势：
使用pivot函数可以有效地将数据拆分成列，使得数据的结构更加清晰和易于分析。它可以帮助我们快速进行数据透视和汇总分析。
应用场景：
- 数据透视表：将原始数据按照指定的键进行分组，并将分组后的数据以表格形式展示，方便进行数据分析和汇总。
- 数据重塑：将长格式的数据转换为宽格式，使得数据更加易读和易于理解。
- 数据整理：将数据按照指定的键进行整理和排序，以满足特定的分析需求。
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以上是关于如何使用pandas中的pivot函数根据键有效地将数据拆分成列的完善且全面的答案。
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我手头有一个效率问题，我正在寻找解决它的方法。情况如下：
我有流的基于行的数据从一个在线源进入一个系统，每个系统都有唯一的id。
我有一个带有现有基于行的数据的SQL数据库，由id索引.
如果SQL数据库与数据库中已有的数据不同，则需要使用新的数据流更新SQL数据库。
显而易见的解决办法是：
读取传入行
读取数据库中的相应行
如果数据不同，请更新数据库。
由于往返次数多，这种算法速度慢得难以想象。
另一种解决方案是将整个SQL数据库读入内存，并与新传入的数据进行比较。这消除了往返旅行，但所需的内存使得这也是不可行的。
那么，我还有别的选择吗？
浏览 0提问于2016-02-08得票数 0
在我的代码中，我将数据从源下载到CSV文件，然后对其应用一个转换过程，然后将其写入最终的CSV文件。此时，我的数据中有一行如下所示：
45.414001,10358500,45.698002,44.728001,0.0
第一列是我想预测的数据，最后一列(带有0的列)现在只是一个位置持有者，它将是一个双数字。然后使用deeplearning4j将这些数据从CSV文件加载到记录读取器中。如下所示：
RecordReader recordReader = new CSVRecordReader(numSkipLines);
recordReader.initialize(new FileS
浏览 2提问于2020-12-13得票数 0
我有一个名为'VALUE‘的Pandas数据框列，它的字符串数据如下：'-1.459NS’我想创建2个新列-> 'VALUE‘必须有一个浮点数-1.459，并且UNIT必须有一个字符串'NS’
有没有正则表达式和/或非正则表达式这样做的方法？完成此操作的最快方法是什么？我可能有超过一百万行的代码，我想这样做。
>>> d = {'VALUE': ['-1.234NS','0.22MH']}
>>> df=pd.DataFrame(data=d)
>>> d
浏览 0提问于2018-08-28得票数 4
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我有下面这行代码
df = pandas.read_sql_query(sql = sql_script, con=conn, coerce_float = False)
它使用sql脚本从Postgres中提取数据。Pandas不断地将一些列设置为float64类型。它们应该只是int。这些列包含一些空值。有没有办法在不让Pandas将数据设置为float64的情况下提取数据？
谢谢!
浏览 16提问于2016-09-15得票数 4
1回答
在pandas中读取巨大的CSV时，我指定了数据类型
pd.read_csv('29_2016/data.csv',
error_bad_lines=False,
encoding='utf-8',
dtype={'a': str, 'b': np.float64, 'c':np.float64},
na_values=['na'], quotechar='"')
但我的数
浏览 21提问于2016-07-25得票数 12
有没有一种简单的方法可以将多列数据组合成一列，从而使数据行重叠？这是NFL的数据，我希望看到团队重叠，而不是在自己的单独列中。感谢您的指导。
浏览 0提问于2015-09-20得票数 0
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1回答
我对蟒蛇/熊猫/matplotlib的世界非常陌生，但我最近一直用它来制作盒子和胡须情节。我很好奇如何使用一列特定的数据为每一张纸创建一个盒子和晶须图，即我有17张纸，我在每一张纸上有一列名为HMB和DV的列。我想为HMB绘制一个盒子和晶须上的17个数据集，在DV图上绘制另外17个数据集。下面是我到目前为止的情况。
我可以打开文件，把所有的表都放到list_dfs中，但是不知道从哪里开始。我本来打算手工分割每组数据(在来这里寻求帮助之前，我从下面开始)，但是当我将来有更多的数据时，我不想手工完成。任何帮助都将不胜感激！
import pandas as pd
import numpy as n
浏览 1提问于2018-11-26得票数 1
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我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
我有一个flex应用程序，其中Im使用高级数据网格显示登录数据。有没有可能以页面方式显示这个高级数据网格中的数据？如果是这样的话，你有没有这样做的示例代码。谢谢
浏览 3提问于2009-02-05得票数 1
我正在尝试从excel中的列中提取数据到Python中的列表。我有以下代码：
#Extracting Labels
read = pd.read_excel('Test-data-results.xlsx', sheetname=0) # can also index sheet by name or fetch all sheets
labels = read['Labels'].tolist()
print(labels)
当我运行这段代码时，我得到一个关键错误：....
File "pandas/_libs/index.pyx", lin
浏览 97提问于2018-08-13得票数 1
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3回答
Numpy获取每列的数据类型
、、、、
我需要获取每个列的类型，以便对其进行适当的预处理。
目前，我通过以下方法做到这一点：
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列)，而使用numpy获取其他所有内容，因此我希望将panda
浏览 2提问于2018-11-30得票数 4
1回答
我刚接触过熊猫，在解决以下问题时遇到了一些小麻烦。我有两个文件需要用来创建输出。第一个文件包含关于功能和相关基因的列表。文件的一个示例(显然完全由数据组成)
File 1:
Function Genes
Emotions HAPPY,SAD,GOOFY,SILLY
Walking LEG,MUSCLE,TENDON,BLOOD
Singing VOCAL,NECK,BLOOD,HAPPY
我正在读字典，用：
from collections import *
FunctionsWithGenes = defaultdict(list)
def read_funct
浏览 3提问于2014-09-23得票数 1
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有没有人知道pandas，python中的所有列？我刚刚为pandas创建了一个包含超过20,000列的数据帧，但我得到了内存错误。
非常感谢
浏览 5提问于2013-10-07得票数 1
我正在使用Pandas.read_excel读取excel文件。我希望指定应用于列x、y、z的日期转换器中使用的参数。在读取数据时，列名未知，但列索引是已知的。
示例：
def parse_day_first(x):
return dateutil.parser.parse(x, dayfirst=True)
pd.read_excel(filename, header=header, converters= {'Date': parse_day_first})
但是，在转换器中，dict需要指定列名--这不是文件，可能有头，也可能没有。
有什么想法吗？
浏览 4提问于2017-06-16得票数 1
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我已经加载了一个包含json文件的s3存储桶，并将其解析/平整成一个pandas数据帧。现在我有了一个175列的数据帧，其中有4列包含个人身份信息。
我正在寻找一个快速解决方案匿名这些列(名称和地址)。我需要保持信息的倍数，以便如果同一个人的姓名或地址出现多次具有相同的哈希。
pandas或其他包中是否有我可以利用的现有功能？
浏览 4提问于2017-12-28得票数 7
我有两个pandas数据帧，每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧，其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案，但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
浏览 10提问于2019-05-11得票数 1
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我正在使用pandas read_csv()方法将CSV文件的第一行读入列表，如下所示。
target_df = pandas.read_csv(file_absoulte_path, nrows=0, engine='python').columns.tolist()
并将上面返回的列表与另一个列表(expected_columns)进行比较，如下所示。
if(colums_expected==target_df):
logger.info("Column names are CORRECT, as expected!"
浏览 2提问于2021-07-15得票数 1
我正在尝试基于应用于数据集中某一列的字典在数据集中添加列。但是在尝试下面的代码之后，我在新的列中得到了NaN，尽管字典所基于的列中的值不会丢失。 代码： import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
val_dict = {'1':'8','2':'5','3':'3','4':'2'}
df['val2'] = df['val'].map(val_dict)
df
浏览 11提问于2020-04-22得票数 0
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我有一个pyspark dataframe，它的模式如下： root
|-- src_ip: integer (nullable = true)
|-- dst_ip: integer (nullable = true) 通过toPandas()将此数据帧转换为pandas时，列类型从spark中的integer更改为pandas中的float： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 9847 entries, 0 to 9846
Data columns (total 2 columns):
#
浏览 24提问于2020-03-25得票数 4
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我有一个由大约600万行组成的**Pyspark数据格式**。数据集具有以下结构：
root
|-- content: string (nullable = true)
|-- score: string (nullable = true)
+--------------------+-----+
| text |score|
+--------------------+-----+
|word word hello d...| 5|
|hi man how are yo...| 5|
|come on guys let ...| 5|
|d
浏览 2提问于2021-09-06得票数 1
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1回答
我有一个很大的CSV文件，它代表了美国在5公里网格上的每小时分辨率的天气数据。每一天的数据都是保存的，所以我将它们连接在一起，形成一个年度文件。最终目标是通过纬度和经度计算变量(风速、温度、降水量、气压等)的日、周和月平均值。没有列标题，所以我在读入文件时将列名添加到文件中。
当我尝试用Python读入Pandas时，它失败了，因为它不适合内存。我可以使用Dask读入数据，但是我找不到一种方法将维度添加到Dask数据帧中，或者转换为xarray并执行相同的操作。有没有办法读取这些内存文件太大的数据，添加经度、经度、日期时间维度，计算每个经度/经度的每日、每周和每月平均值，并输出文件？或者，我需
浏览 1提问于2020-05-28得票数 0
2回答
我首先要说的是，我在统计分析方面并不是很有天赋。我有一个存储在.csv文件中的数据集，我希望用图形表示它。我试图表示的是其他列中每个唯一条目的生存频率(在Survived列中表示为每个人的0或1)。 例如:另一列Class包含三个可能的值(1、2或3)之一。我想绘制一类人存活的概率与二类与三类的概率，这样我就可以直观地确定类是否与存活率相关。 我已经附加了我到目前为止开发的代码片段，但如果我所做的一切都是错误的，我会理解的，因为我以前从未使用过pandas。 1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
浏览 32提问于2019-03-21得票数 0
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我有一个长长的短语列表(200,000+)：
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧，第一列中有一个描述，第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
浏览 2提问于2015-11-19得票数 4
我有一个pandas groupby命令，如下所示：
df.groupby(['year', 'month'], as_index=False).agg({'users':sum})
在groupby命令中，有没有一种方法可以将agg输出命名为'users‘以外的名称？例如，如果我希望用户总数为total_users，该怎么办？我可以在groupby完成后重命名该列，但不知道是否有其他方法。
浏览 22提问于2016-01-29得票数 4
1回答
假设我有一个包含以下基本元素的模式：
Client : id (PK)
Pet : id (PK)
owner_id (FK to Client)
Contract : id (PK)
client_id (FK to Client)
PetInContract : pet_id (FK to Pet)
contract_id (FK to Contract)
PK(pet_id, contract_id)
因此，一个客户可能有多个宠物和多个合同，每个合同可能涉及任何数量的客户宠物。
此模
浏览 0提问于2019-10-15得票数 0
2回答
我正在尝试实现一种数据结构，它允许基于键的快速查找。
当我的查找涉及到一个相等时，python dict非常棒。
(例如，key == somevalue翻译为datadict[somevalue]。
问题是，我还需要能够基于更复杂的比较有效地查找关键字，例如key > 50或key.startswith('abc')。
显然，我不能在这两种情况下使用相同的解决方案，但目前我不知道如何解决这两种情况。有没有人能建议一种这样做的方法？
浏览 0提问于2012-11-28得票数 3
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1回答
我目前正在分析一大堆PDF文件，并根据它们所属的模块提取硬件地址列表。这个想法是为了构建一个依赖关系图，这将有助于任何未来的代码反向。由于这个问题的性质非常大，我使用pandas作为主要的数据库API，因为它非常容易将函数应用到列。
数据库数据库由两个字段组成，即地址和模块名称(见下文)。其中每条记录详细说明单个(且唯一的)地址相对于其成员所属的模块的成员资格。“关联模块”( Associate Modules )字段的类型为“列表”( List )，并且可以具有不同数量的元素。然而，具有只有一个值地址。
问题理想情况下使用优化的Pandas API，我如何将下面的"RawTable“
浏览 7提问于2013-03-12得票数 0
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我尝试用我命名为training_examples的熊猫数据帧来测试Tensorflow内置的pandas_input_fn()
它是一个非常简单的数据帧，描述了一组功能和标签；然后作为参数x在pandas_input_fn()函数中传递，如下所示，如果我正确理解了文档，它应该返回一个输入函数，其中的数据已经解析成功能和标签了吗？
input_function = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x= training_examples,
y= None,
batch_size=128,
num_epochs=1,
shuffle=True,
queu
浏览 0提问于2018-06-28得票数 3
1回答
背景:我有一系列的图片。在每个图像中，我将单个像素映射到一个数字。然后，我想创建一个pandas数据帧，其中每个像素都在它自己的列中，图像是行。我想这样做的原因是，我可以使用像forward fill这样的东西。
挑战:我已经将每个图像转换成一个一维的数字数组，每个数字数组大约有200万个条目，我有数千张图像。简单地执行pd.DataFrame(数组)非常慢(在较少数量的图像上进行测试)。有没有更快的解决方案？如何有效地实现这一点的其他想法也是受欢迎的，但使用非核心不同的库可能是一个挑战(企业环境)。
浏览 4提问于2016-08-16得票数 1
4回答
我有一个包含字典的列的数据格式。我想要计算字典键在整个列中出现的次数。
这样做的一个方法是：
import pandas as pd
from collections import Counter
df = pd.DataFrame({"data": [{"weight": 3, "color": "blue"},
{"size": 5, "weight": 2},{"size": 3, "color": "red"}]})
c = Counter
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
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1回答
我使用以下代码将数据帧打印到csv；
writer = pd.ExcelWriter('dataframe.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='dataframe')
writer.save()
但是我的df大约有200列宽( 10个类别的20列)，只有5行深。
有没有办法处理它，让你告诉pandas在excel文件中打印不同列的位置。
例如：打印excel表格中第1行的第1-10列。打印excel表格中第6行的第11-20列。等。
实际上，我只是尝试在pan
浏览 18提问于2020-05-06得票数 1
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有没有办法将neo4j数据库拆分成逻辑/物理单元？
我希望每个客户都有单独的数据库，这样查询结果就不会错误地返回来自其他客户的无效数据，也是出于性能原因
如果有人知道更好的/最佳实践设计模式，我也很高兴听到
浏览 0提问于2015-06-10得票数 0
1回答
假设我们有一个如上所述的启动模式..
我的问题是-我们如何实时填充事实表的列(unit_price，unit_cost)列？
有没有人能给我提供一个包含真实数据的起始架构表？
我很难理解星型模式...
请帮帮我！..
浏览 0提问于2015-11-15得票数 0
1回答
我有一个数据格式：
df =
A B C D E
--- --- --- --- ---
0 J969 I279 D65 -1 -1
1 C56 A419 I279 C221 -1
2 R068 D65 N009 -1 -1
3 C56 T107 J969 R068 N009
我需要能够对所有列中的标签进行编码。如果标签与数据same中任何位置的另一个标签(例如，列A行0和列C行3)匹配，则必须将它们编码为相同的编号。因此：
A B C D
浏览 0提问于2018-04-16得票数 2
回答已采纳
我在pandas数据框中有一列全是大写字母。我想将其更改为仅第一个字母大写的单词。
我尝试过以下几种方法：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('my_file.csv')
data['field'] = data['field'].title()
这将返回错误：
'Series' object has no attribute 'title'
有没有一种简单的方法可以在pandas列上执行这样的字符串操作？
浏览 9提问于2016-04-13得票数 4
2回答
我已经将CSV文件加载到Pandas数据文件中：
import pandas as pd
Name ID Sex M_Status DaysOff
Joe 3 M S 1
NaN NaN NaN NaN 2
NaN NaN NaN NaN 3
df = pd.read_csv('People.csv')
然后，这些数据将被加载到HTML文件中。
test = """
浏览 2提问于2019-11-03得票数 1
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1回答
我有一个包含两个依赖项的文件，我想要合并这两个文件，所以我在resources文件夹中放置了一个合并的文件，现在我想从依赖项中排除这两个文件，并包括resources文件夹中的一个文件。在搜索解决方案时，我发现了许多与maven shade插件相关的答案，但当我尝试时，我得到了以下错误：
Exception in thread "main" java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes
at sun.security.util.Signatu
浏览 0提问于2015-06-23得票数 1
1回答
我试图解析一个CSV文件(来自外部数据源)，其中一个列使用不一致的字符编码。我不想让数据提供程序使用一致的编码，我只想将该列读入二进制数据。但是，pandas.read_csv似乎在解析之前将整个文件解码为字符串，因此这给我带来了错误(UnicodeDecodeError)。下面是一个玩具示例(python 3)：
>>> from io import BytesIO
>>> import pandas as pd
>>> csv = b'Encoding,Data\nascii,abc\nwindows-1252,\xae\nut
浏览 5提问于2020-04-24得票数 2
回答已采纳
您好，我正在使用CONTAINSTABLE对表中的一列进行搜索。问题出在性能上。这是我的问题：
SELECT count(*)
FROM dbo.Document d
INNER JOIN dbo.DocuemntVehicleXRef vx ON (vx.DocuemntID = d.DocumentID)
INNER JOIN CONTAINSTABLE (Document , QueryContent , @searchterm ) ftt ON ( d.DocumentID = ftt.[Key] )
WHERE vx.VehicleId = @vehicleId
所以为了提高性
浏览 1提问于2012-11-15得票数 1
对于一个可迭代的对象，我们可以使用 for item in items: 但是，如果我有两个并排的可迭代程序，比如有两列的pandas数据帧，会怎么样呢？我可以使用上面的方法遍历一列，但是有没有一种更优雅的方法同时遍历两列呢？ import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col 1': [1,2,3,4,5], 'col 2': [6,7,8,9,10]})
i = 0
for j in df['col 1']:
print(j)
print(df['col 2'][i])
浏览 15提问于2019-02-15得票数 1
我在csv文件中有超过200列，并想在django模型中定义类。
但我真的找不到几个从csv文件创建django模型的说明(第一行表示列)
有没有办法从csv文件或pandas数据帧定义django模型？
浏览 11提问于2017-07-03得票数 0
回答已采纳
我进行了搜索，但没有看到与这个特定问题有关的任何结果。我有一个Python字典，正在将我的字典转换为pandas数据帧：
pandas.DataFrame(data_dict)
它可以工作，但有一个问题-我的pandas dataframe的列与我的Python字典的列的顺序不同。我不确定熊猫是如何重新排序的。如何保留排序？
浏览 2提问于2015-04-15得票数 1
1回答
我有一个Pandas数据帧，其中一列包含字符串I。我使用idxmax()返回找到的is的索引，但由于数据超过一百万行，因此需要花费大量时间进行搜索。有没有什么有效的方法可以减少搜索的时间？我目前还没有对ID进行排序。
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('dataset.csv')
print(data.head())
文件“C:/ /Shantanu Shubham/PycharmProjects/dash/dashboard.py"，第6行，在data = pd.read_csv('gapminder.csv') File "C:\Users\Shantanu 第685行，在parser_f返回_read(filepath_or_buffer，文件"C:\Users\
浏览 3提问于2019-10-25得票数 0
我想从存储在Pandas数据框列中的25万字符串对象中创建Spacy nlp对象。有没有办法优化下面的“应用”方法，也就是说，有没有办法向量化spacy nlp对象的调用？ import pandas as pd
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "text": ["this is a text", "another easy one", "oh you come on
浏览 18提问于2020-07-23得票数 1
回答已采纳
2回答
我有以下pandas数据帧：
df = pd.DataFrame([["hitesh","","HAIK"],["hitesh","red","ll"],["haikent","red","tt"],["","","HAIK"]])
我正在尝试将数据帧的空字符串替换为每列的相应模式。
我在努力
df= df.replace("" , df.mode()[0])
但这只是用第一列模式替换了数
浏览 9提问于2017-03-10得票数 2
回答已采纳
我尝试使用.drop()在pandas中删除数据框中的一列及其对应的行。但它只删除列，而不删除具有列值的相应行。对于ex。我有一个未知类型的专栏，与之相对应的是一部电影。当我删除unknown列时，只删除了该列，但电影仍然存在。我想删除该列及其对应的行。有没有一条命令可以做到这一点。 请在下面找到数据框的附件 enter image description here
浏览 19提问于2021-03-28得票数 0
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1回答
如何在laravel中使用索引？
、、、、
我是一个索引列，以加快查询速度。在此之前，我只做过全文索引。我需要为它写一些特殊的语法。我的问题是，有没有一种特殊的语法来编写查询，或者我可以只对该列使用where()方法？ 可以这样使用吗？ Model::where('customer_id',2)->get() 是否将索引应用于该查询？ 我想知道的第二件事是它将消耗更少的MySQL服务器CPU？或者更多？因为我有100%的CPU消耗的问题，因为有很多查询，索引可以帮助我解决这个问题吗？ 第三件事是，在建立索引后，我是否需要再次导入数据？还是会在所有数据上自动实现？
浏览 79提问于2021-03-02得票数 0
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我得到了一个SQL表，其中所有188列都设置为nvarchar。当通过Pandas将这个表引入Python时，所有列的数据类型都变成了“对象”。
我正在用Python创建一个机器学习模型，为了创建适当的特性，为这些列提供适当的数据类型是有意义的。例如，带有数字的列应为INT
我要注意的是，我不能修改SQL表，因此我只能在python中修复数据。
有没有一种方法可以根据列中的数据自动分配数据类型，而不是逐个将数据类型分配给188列？
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
我有一个很大的数据库，其中一个表叫做Users。
数据库中有两种用户-基本用户和高级用户。在users表中，有29列。但是，其中只有12列适用于基本用户-其他17列仅适用于高级用户，而对于基本用户，它们都只包含值null。
这是一个正常的设置吗？比方说，将这两种用户分到两个不同的表中，或者将高级用户拥有的所有额外字段放在一个单独的表中，会不会更有效率？
浏览 3提问于2011-08-09得票数 3
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