Результаты поиска по запросу "pandas"
хорошая точка зрения. Я упустил определение «подмножество». Просто талил час на простой вопрос :)
тим, это мой фрейм данных df = pd.DataFrame({ 'bio' : ['1', '1', '1', '4'], 'center' : ['one', 'one', 'two', 'three'], 'outcome' : ['f','t','f','f'] })Похоже на это ... bio center outcome 0 1 one f 1 1 one t 2 1 two f 3 4 three fЯ хочу ...
(индексирование первого столбца). Так что это действительно решение с тремя линиями!
я есть файл с именемfinalscores.txt и я хочу создать скрипт Python, который будет открывать его и читать значения из двух отдельных столбцов. Это моеfinalscores.txt файл Atom nVa predppm avgppm stdev delta QPred QMulti qTotal 7.H2 2 7.674 7.853 ...
как ты говоришь
я есть датафрейм, в котором я хотел бы хранить «сырой»numpy.array: df['COL_ARRAY'] = df.apply(lambda r: np.array(do_something_with_r), axis=1)но похоже чтоpandas пытается "распаковать" массив numpy.array. Есть ли обходной путь? Кроме ...
с участием
аюсь прочитать в следующей вкладке разделить данные на панд: test.txt: col_a\tcol_b\tcol_c\tcol_d 4\t3\t2\t1 4\t3\t2\t1Я импортирую test.txt следующим образом: pd.read_csv('test.txt',sep='\t')Результирующий кадр данных имеет 1 столбец. \ T не ...
Выключи мой
я во фрейме есть столбцыx1, x2, x3, x4, x5, x6, my_y, Я делаю график рассеяния для каждого xi ~ y как: %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') my_df.plot(x='x1', y='my_y', kind = ...
@JohnGalt, спасибо за помощь, чтобы сделать ответ более простым!
я есть следующий фрейм данных: df >>> TSLA MSFT 2017-05-15 00:00:00+00:00 320 68 2017-05-16 00:00:00+00:00 319 69 2017-05-17 00:00:00+00:00 314 61 2017-05-18 00:00:00+00:00 313 66 2017-05-19 00:00:00+00:00 316 62 2017-05-22 00:00:00+00:00 314 65 ...
Возможно, это решение полезно для вас.
df=pd.DataFrame({'A':['abcde','fghij','klmno','pqrst'], 'B':[1,2,3,4]})у нарезать столбец A по столбцу B, например:abcde[:1]=a, klmno[:3]=klm но два утверждения все провалились: df['new_column']=df.A.map(lambda x: ...
выходы:
аюсь заполнить столбец в фрейме данных, основываясь на том, находится ли значение индекса этой записи в пределах диапазона, определенного двумя столбцами в другом фрейме данных. df1 выглядит так: a 0 4 1 45 2 7 3 5 4 48 5 44 6 22 7 89 8 45 9 44 ...
Я подозреваю, что реальный ответ на мой вопрос заключается в том, что разработчики Pandas, Matplotlib или Jupyter еще не создали эту функциональность (пока), и ее действительно можно достичь только с помощью хаков.
Ответ от нескольких лет назад показывает, как вы можете заставить jupyter notebook создавать графики в формате svg. Решение состоит в том, чтобы сказать InlineBackend использовать [https://stackoverflow.com/a/36622238/4288043]в качестве ...
или решение на месте - все включает цикл уровня Python.
дал фрейм данных: [in] testing_df =pd.DataFrame(test_array,columns=['transaction_id','product_id']) # Split the product_id's for the testing data testing_df.set_index(['transaction_id'],inplace=True) testing_df['product_id'] ...