在csv文件中,如何计算列中选定行的平均值:
我做了这个:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#Read the csv file:
df = pd.read_csv("D:\\xxxxx\\mmmmm.csv")
#Separate the columns and get the average:
# Skid:
S = df['Skid Number after milling'].mean()
但这给了我整个专栏的平均值
谢谢你的帮助
这段代码是我在ML在线课程中学习的数据预处理代码。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #pyplot is a sublibrary of matplotlib
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1]
Y = dataset.iloc[:,-1]
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missin
当我在used x = dataset.iloc[:,1:2].values和以后的代码中
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
x = dataset.iloc[:,1:2].values #look here please
y = dataset.iloc[:,-1].values
from sklearn.svm import SVR
sv_regressor = SVR(kernel='rbf')
我正在尝试选择特定的行,以便在python中绘制和切分这些行,我正在使用切分函数。我遇到以下错误:- Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported, see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike' 下面是我的代码: enter code here
import pandas as pd
import matpl
我有几个包含传感器测量数据的数组。我想在matplotlib的帮助下,通过绘制直方图来比较每个阵列的频率分布。我的问题是,每个直方图自动缩放的y轴是不同的,所以当我并排考虑它们时,我不能将它们真正按比例进行比较。在以下链接中的图片中,您可以看到,y轴的最大值在绿色的上为18%,在灰色的上为30%。在这种情况下,我想让它们自动按出现的最高百分比进行缩放: 30%
下面是我用来绘制每个直方图的代码片段:
x = array_torque_VR
weights = 100*numpy.ones_like(x)/len(x) #maximum y-axis value is 100%
n, bin
观察是不同的,所以我再次运行回归,但只对一个集群。,到底是怎么回事?我还必须指出,我对此(线性回归等)仍然是陌生的。所以我对这一切的理解仍然很差。我怎样才能修复这个情节,如果可能的话,试着解释一下为什么它是错误的。
代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
np.random.seed(0)
kmeans.clust
当我尝试使用切片来计算缺失值时,我得到的错误类似于TypeError: unhashable type:'slice‘。 我使用的代码粘贴在下面。请帮帮忙。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# for calculating mean
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Read data from the csv file
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
#ind
我想画一个图形,使用日期时间格式的数据作为xaxis,但这个过程非常,非常长,超过30分钟,仍然没有图形。但是,一旦我将数据应用到另一列中,图形很快就会出现。所有的数据“格式”都是“列表”。我对此感到困惑,因为它们都是相同的格式,为什么我不能使用datetime formate作为xaxis绘制图形呢?这是我的守则,我珍惜你所有的时间和帮助!
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
names = []
x = []
y = []
names=[]
with open('all.csv','r') as
我需要用Python创建一个散射矩阵。为此,我尝试使用scatter_matrix,但我只想在对角线上留下散点图。
我正处于真正的开始阶段(没有走多远),当列有名称(不是默认数字)时,我会遇到麻烦。
这是我的代码:
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 5)), columns=list('ABCDE')) #THE PROBLEM IS
我想绘制一个数据帧,其中y值存储为列中的ndarray,即: import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(index=np.arange(0,4), columns=('sample','class','values'))
for iloc in [0,2]:
df.loc[iloc] = {'sample':iloc,
当尝试应用到datetime时,我得到了不可散列的TypeError: unhashable类型:'numpy.ndarray‘。问题是,当应用iloc时,x不再来自pd类型。那么我应该怎么处理这个案例呢? X列的日期类似于21/10/2020 from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
#import
这是我的代码,我只需要处理最后4列“打开,高,低,关闭”。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('bmh')
data = json.load(open('GBPUSD_D1.json'))
df = pd.DataFrame(data=data, index=data["time"], columns=data)
print(df.head(5))```
output :
``` ver d
我是编程新手,这可能是一个愚蠢的问题。我正在使用数据预处理工具方法来练习将丢失的数据输入到多个文件中。然而,我不清楚什么时候使用X.iloc[]和x[]
下面的两个例子都可以工作,但我不知道为什么
例1:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
from sklearn.impute
我已经为人工神经网络(ANN)建立了一个模型。我想在训练模型之前对数据进行预处理。我已经尝试了下面给出的代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Update-Detaset with hacking1.csv')
y=[]
X = dataset.iloc[:,2:7]
y = dataset.iloc[:,8]
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imp
我有几个CSV文件。我想检查从每个文件中的600开始的时间是否已经过去了,取某一行中的X的值并制作一个列表,然后绘制该列表。 每个CSV文件如下所示: ? 我能做什么?我正在学习和熊猫一起使用python。下面是我的代码: import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
### Set path to the folder containing the .csv files
PATH = 'Folder path'
### Fetch all files in path
fileName
我有一个名为stock1的数据帧,由505只股票组成,它们的百分比变化是每列总共52周的行。我希望找到最后一周行中具有最大值的股票,所以我这样做了:
import pandas as pd
st1 = pd.DataFrame({"FIN_MAX": stock1.tail(1).max().sort_values(ascending=False)})
上面的代码最初是有效的,但现在它抛出了一个错误。
TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and '