我正在使用递归实现python中多个集的笛卡儿积。
以下是我的实现:
def car_two_sets(a, b):
result = []
for x in a:
for y in b:
result.append(str(x) + str(y))
return result
def car_multiple_sets(lists):
if len(lists) == 2:
return car_two_sets(lists[0], lists[1])
else:
return
我有一个与多行类似的数据框架:
id type date_1 date_2 time_delta
1 a 2019-01-19 2019-01-10 9 days
1 b 2018-01-10 2019-01-10 -365 days
time_delta列等于从date_1中减去date_2,列date_1和date_2采用pandas.datetime格式。
我想删除time_delta列中所有带有负值的行。
我尝试将该行转换为整数,然后删除如下行:
df[
我有一段工作代码,它读取pandas列,并将其唯一值写入字典,然后将该值映射为整数。
问题是它的计算效率太低,而且总是在它完成之前被杀死。我有165个这样的列和每列的300,000+行。
示例:
my pandas dataframe df:
A B
cat lion
dog tiger
cat tiger
my output dictionary:
dict['A'] = {'cat':1,'dog',2}
dict['B'] = {'lion':1,'tiger',2}
我尝试对每一列中的所有浮点数分别求平方,然后对它们求和。我在print(column[1])时得到列,但是当我使用另一个for循环时,它会迭代行中的元素,而不是列中的元素。 如何迭代列中的元素?我不想用熊猫。 for column in list_of_lists:
for i in column:
sum_of_squares = 0
try:
square_single = i**2
sum_of_squares += square_single
#print(square_s
我想在python中创建一个矩阵,它使用的是每个状态转换组合的所有频率。例如,如果我们有3个状态(a,b,c)和两个时间段(1 & 2),那么我可以使用以下列进行数据处理:
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['a to a', 20],['a to b', 10], ['a to c', 5],
['b to a', 7],['b to b', 30],['
假设我的程序中有以下代码块,用于从一个大文本文件中读取数据:
sets = []
for line in open(file, "r"):
sets.append(line.split()) # sets is a list of lists
我不想更改列表中的值。因为元组在内存和处理器上更容易,我应该改为执行以下操作吗?
sets = []
for line in open(file, "r"):
sets.append(tuple(line.split())) # sets is a list of tuples
或者仅仅使用列表,因为数据是
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中,并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而,清单数据帧抛给了我一个错误:
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么,我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json,但不确定该怎么办。
到目前为止,我的清单代码如下:
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
这里已经回答了类似的问题Pandas split column of lists into multiple columns 但是,解决方案只能应用于列表的单列,如果我有多列列表,有没有更好的方法来拆分这些列,而不是使用上面的解决方案逐个拆分列? 例如 df = pd.DataFrame({"teams": [["SF", "NYG"] for _ in range(7)], "cities": [["NY", "LA"] for _ in range(7)]})
teams
我正在加载一个以空格分隔的dat文件,并通过csv读取它来获取不同的列数据,但是当读取第二列中的文件时,它需要三个不同的列作为单个名称,因为我已经使用了空格分隔符,我如何读取单个列中的这些名称.I希望输出与输入.Thanks相同。 import pandas as pd
list_of_lists = []
with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\file.dat', encoding="utf8") as f:
for line in f:
inner_list = [line.strip
我只是想知道用给定的字符分隔值的DataFrame内爆的最佳方法是什么。
例如,想象一下这个dataframe:
A B C D E
1 z a q p
2 x s w l
3 c d e k
4 v f r m
5 b g t n
我们想通过@实现内爆
A B C D E
1@2@3@4@5 z@x@c@v@b a@s@d@f@g q@w@e@r@t p@l@k@m@n
也许要用Pandas
我想在闪烁or中使用group by和cube,就像select a,b,c,sum(d) from table group by a, cube(b,c),但是它抛出了java.lang.UnsupportedOperationException,似乎我只能使用其中之一(组表达式或多维数据集表达式)。
这种方法可以在Postgre或Presto中获得成功,并在下面的片段中详细介绍如何在SparkSql文档中使用。
Mixed/Nested Grouping Analytics
A GROUP BY clause can include multiple group_expressions
我正在尝试对csv文件中每一列的每一个值应用计算,并用这些新的计算值替换旧值。 #temp_list is a list of lists. Eg. [['1.3','2.2','1.6'],['1.2','4.5','2.3']]
for row in temp_list:
minimum = min(row) #find minimum value of values in column 2
y = every value in the 2nd column - minimum