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2
回答
Pandas
-
在
dataframe
中
找不到
列
、
、
我正在读取一个csv文件,frmo,我获得了这些
列
:csv_file = "my/path/to/file.csv" 'title': 'LOTitle', 'training_version_id': 'TrainingVersion'
浏览 20
提问于2016-09-28
得票数 2
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2
回答
Julia
pandas
语法select values from conditional
、
、
在
Python的
pandas
中
,如果我有一个具有n
列
的
DataFrame
,并且我想将满足某些条件的行保留在特定的
列
中
,我只需输入:df[df.column1 > 0],我
找不到
在
Julia
pandas
中
执行此操作的正确语法。
浏览 2
提问于2017-11-29
得票数 0
2
回答
将2个不同
列
数的
Pandas
数据帧相乘
、
、
我有2个具有不同
列
数的
pandas
数据帧。df1包含40行x 23320
列
,而df2包含40行x 1
列
。必须用df2对df1的所有
列
进行多重排序。
浏览 32
提问于2021-07-04
得票数 0
2
回答
Pandas
:按平均值对
列
进行排序
、
我
在
Pandas
中有一个
dataframe
,我想根据它的
列
的平均值(或通过它们的std值)对它的
列
进行排序(例如,获取一个新的
dataframe
,或一个视图)。文档
中
谈到了,但我
找不到
任何关于自定义排序方法的内容。 我该怎么做呢?
浏览 1
提问于2013-07-18
得票数 26
回答已采纳
1
回答
Jupyterlab表动态输出(排序,过滤,...)
、
、
大家晚上好,我认为这应该包括
在
默认的Jupyter
中
,但我
找不到
设置。也许我只是
找不到
这样的设置,所以我对你的答案很好奇。:-)
浏览 2
提问于2020-05-10
得票数 1
1
回答
Python :将二维numpy数组转换为
pandas
序列
、
、
我有一个像下面这样的2Dnumpy数组,我想把它存储
在
pandas
列
中
。
在
搜索的任何地方我都
找不到
相关的例子。求求你,help.Thanks!#2D array[0,2] [2,3]
浏览 87
提问于2020-04-17
得票数 1
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2
回答
什么是
pandas
.core.Frame.
DataFrame
,如何将其转换为pd.
DataFrame
?
、
、
、
、
np.ndarray‘、’nested‘、'numpy3D’、'pd_multiindex_hier‘、'df-list’、‘pd_multiindex_hier’,然后我检查了导入的.csv文件的数据类型并得到了"
pandas
.core.Frame.
DataFrame
",这是我以前从未见过的数据类型,显然与sktime兼容的pd.
DataFrame
不同。
pandas
.core.Frame.
DataFrame
和pd.
DataFrame
有什
浏览 14
提问于2022-12-03
得票数 1
2
回答
按列名分割熊猫数据
、
149995 12882135Texas 695662 26448193 当我执行data['area':'pop']时,我希望这两个
列
都显示出来
浏览 0
提问于2017-07-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
PySpark:带有标量
Pandas
的无效returnType
、
、
我正在尝试从
pandas
_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作,但在另一个集群上失败。我尝试
在
组上运行udf,这需要返回类型为数据框架。from pyspark.sql.functions import
pandas
_udfimport numpy as np oneCar.loc[1:, 'Lati
浏览 2
提问于2018-03-26
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何为
dataframe
添加字符串作为新
列
的值
、
我正在尝试添加字符串值并为
dataframe
分配一个新
列
,但我
找不到
实现此目的的最佳方法。但是这不起作用,我不明白为什么,有人能给我解释一下吗?或者,
在
Python
中
如何使用
pandas
dataframe
实现这一点?
浏览 2
提问于2015-03-30
得票数 0
1
回答
如何使用数据帧
在
函数
中
编写sklearn.SimpleImputer?
、
、
、
、
most_frequent')df_titanic['age'] 我想把它写在一个函数
中
,np.array(simple_imputer_func(df_titanic['age'], SimpleImputer, 'most_frequent')) 有没有一种方法,我可以把它们写在一个函数
中
,
浏览 2
提问于2021-01-25
得票数 0
3
回答
在
python
pandas
dataframe
中将
列
数据从“姓氏,名字”改为“名字姓氏”
、
、
、
、
我有python
pandas
dataframe
,它由用于执行python脚本的power bi数据源转换支持,其中一
列
由lastname, firstname组成,我需要它由firstname lastname我尝试了以下拆分、反转、连接方法,该方法适用于独立的字符串参数,但当我尝试对
pandas
数据帧
中
的
列
数据使用该方法时,会生成AttributeError: 'Series' object has noas pd df = pd.
DataFrame</
浏览 62
提问于2020-06-17
得票数 2
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1
回答
当对单个
列
使用apply函数时,返回错误
、
、
在
阅读手册时,我发现,如果我有这样一个简单的数据文件:0 4 92 4 9df.apply(lambda x:x.sum(),axis=0) A: int64df['A'].apply(l
浏览 7
提问于2022-05-01
得票数 1
2
回答
DataFrame
列名
中
的分行符
、
、
我的理解是,将换行\n作为表示
pandas
.
DataFrame
列
的字符串的一部分,可能被认为是不好的做法。例如:主要原因是,这掩盖了列名背后的繁琐名称,然而,其中的一个优点是,当导出
DataFrame
时(例如,excel ),这可以方便地格式化
列
的名称。 在这种情况下,什么才是
浏览 4
提问于2014-12-24
得票数 5
1
回答
如何在循环中找到特定值的索引?
、
我有一个CSV文件,我将其存储在数据框
中
。CSV文件有一
列
'Company name‘。我想创建一个新
列
,并在此新
列
的特定索引处插入一个值,其中公司名称的值为i import
pandas
as pd df['New Column
浏览 21
提问于2020-07-15
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1
回答
如何从JSON
dataframe
中
只读取特定的
列
?
、
、
我有一个包含12
列
的JSON
dataframe
,但是,我只想读取名为"name“和”score“的第2
列
和第5
列
。目前,我拥有的代码是: df = pd.read_json("path",orient='columns', lines=True) print(df.head()) 它所做的就是显示每一
列
,正如预期的那样
在
阅读完此处的文档后: https://
pandas
.pydata.org
浏览 41
提问于2021-05-01
得票数 1
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1
回答
熊猫数据导入列作为“方法”类转换为“系列”
、
、
我有一个熊猫
dataframe
(源代码格式为CSV),当我认为它应该是'
pandas
.core.series.Series‘时,其中一个
列
是'method’类。"troublesomeColumn“是文本
列
,其他文本
列
自然导入为'
pandas
.core.series.Series‘.我不知道是什么导致了这个问题,我
在
专栏
中
找不到
任何异常值。我希望它是一个“
pandas
.cor
浏览 5
提问于2020-06-25
得票数 0
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2
回答
熊猫
DataFrame
的性质
、
作为的后续行动在前一种情况下,这意味着(最优地)每个
列
必须是同构的(按类型划分),不同的
列
可以是不同的类型。关于文件: 这是否意味着将行附加到
DataFrame
比附加
列
更昂贵?
浏览 5
提问于2014-12-09
得票数 9
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2
回答
利用熊猫功能与火花放电
、
、
、
、
我正在尝试用Pyspark重写Python脚本(
Pandas
),但我
找不到
一种更高效地应用
Pandas
函数的方法:def decompose_id(id_flight):length of the list return slicedString 我想将第一个函数应用到
dataframe
的一个
列
(
在
Pandas
中
,我得到一个由
浏览 3
提问于2021-06-30
得票数 1
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1
回答
在
Pandas
中
交换两
列
时混淆引用/分配行为
、
、
最近我不得不交换两个
列
,x和y
在
一个
Pandas
DataFrame
中
。通常,我会做如下的事情(
在
numpy
中
):y = ['B' for i in range(2)]# [['A','A'], ['B', 'B']] x = y
浏览 6
提问于2020-11-13
得票数 1
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