我有一个excel文件foo.xlsx，其中包含大约40张sh1、sh2等。每张纸的格式为:areacntname\nparty1name\nparty2blah955word375在每张工作表中，我想将格式为name\nparty的变量重命名为仅将party作为标签。示例输出:areacntparty1party2sheetbacon955sh1spam375sh1eggs2184sh2我正在读取文件:book=pd.ExcelFile(path)然后想知道我是否需要做:forfinfilelist:df=pd.ExcelFile.parse(book,sheetname=??)'m
我正在尝试创建一个简单的脚本，它将从unixdf-h命令中选择特定的列。我可以使用awk来执行此操作，但我们如何在python中执行此操作？这是df-h输出:FilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedon/dev/mapper/vg_base-lv_root28G4.8G22G19%/tmpfs814M176K814M1%/dev/shm/dev/sda1485M120M340M27%/boot我想要这样的东西:第1列:Filesystem/dev/mapper/vg_base-lv_roottmpfs/dev/sda1第2列:Size28G814M485M
在下面的示例中，df.a==1谓词返回正确的结果，但是df.a==None在应该返回1时返回0。l=[[1],[1],[2],[2],[None]]df=sc.parallelize(l).toDF(['a'])df#DataFrame[a:bigint]df.collect()#[Row(a=1),Row(a=1),Row(a=2),Row(a=2),Row(a=None)]df.where(df.a==1).count()#2Ldf.where(df.a==None).count()#0L使用星火1.3.1 最佳答案 您可以使用
给定一个PandasDataFrame，其列表存储在多个列中，是否有一种简单的方法可以找到包含每行最长列表的列名？例如，使用此数据:positivenegativeneutral1[marvel,moral,bold,destiny][][view,should]2[beautiful][complicated,need][]3[celebrate][crippling,addiction][big]我想将“正”标识为第1行的最长列表列，将“负”标识为第2行和第3行。我想我可以使用str.len()来计算列表长度并使用idmax()来获取列名，但不知道如何将它们结合起来。
假设我有一个如下所示的PandasDataFrame，并且我正在对categorical_1进行编码以在scikit-learn中进行训练:data={'numeric_1':[12.1,3.2,5.5,6.8,9.9],'categorical_1':['A','B','C','B','B']}frame=pd.DataFrame(data)dummy_values=pd.get_dummies(data['categorical_1'])“categorical_1”的值是A、B或C，所以我最终在dummy_values中有3列。但是，categorical_1实际上可以采用值A、
我正在处理一个包含2,000,000行的大型记录文件。每行包含有关电子邮件的特征和分别用于非垃圾邮件或垃圾邮件的二进制标签[0,1]。我想将所有特征(例如email_type的值从[1,10]转换为二进制矩阵。这可以使用pd.get_dummies()来完成，它根据一列特征创建一个二进制矩阵。这对数据的小子样本非常有效，比如10,000行。但是，对于100,000+行，我看到错误Killed:9。为了解决这个问题，我尝试了以下方法:步骤:使用numpyp.array_split()将DataFrame分成10,000行的block为每个10,000行的DataFrame创建一个二进制矩
我想知道sklearnLabelEncoder与pandasget_dummies之间的区别。为什么会选择LabelEncoder而不是get_dummies。使用一个比另一个有什么优势？缺点？据我所知，如果我有A级ClassA=["Apple","Ball","Cat"]encoder=[1,2,3]和dummy=[001,010,100]我是不是理解错了？ 最佳答案 这些只是方便的功能，自然地属于这两个库分别倾向于做事的方式。第一个通过将事物更改为整数来“压缩”信息，第二个“扩展”允许(可能)更方便访问的维度。sklearn.p
我已经确定了一个pandas命令timeseries.loc[z,x]=y负责一次迭代中花费的大部分时间。现在我正在寻找更好的方法来加速它。循环甚至不包括50k个元素(生产目标是~250k或更多)，但已经需要20秒了。这是我的代码(忽略上半部分，它只是计时助手)defpopulateTimeseriesTable(df,observable,timeseries):"""Gothroughallrowsofdfandputtheobservableintothetimeseriesatcorrectrow(symbol),column(tsMean)."""print"len(df.i
我想在迭代期间删除当前行-使用df.iterrows()，如果它的特定列在我的if条件下失败。例如forindex,rowindf:ifrow['A']==0:#remove/dropthisrowfromthedfdeldf[index]#Itriedthisbutitgivesmeanerror这可能是一件非常简单的事情，但我仍然不知道该怎么做。非常感谢您的帮助! 最佳答案 我不知道这是不是伪代码但是你不能像这样删除一行，你可以drop它:In[425]:df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(
df=pd.DataFrame({'A':['x','y','x'],'B':['z','u','z'],'C':['1','2','3'],'D':['j','l','j']})我只希望A列和D列获得虚拟对象，而不是B列。如果我使用pd.get_dummies(df)，所有列都会变成虚拟对象。我想要包含所有列的最终结果，这意味着C列和B列退出，如'A_x','A_y','B','C','D_j','D_l'. 最佳答案 它可以在没有连接的情况下完成，使用带有所需参数的get_dummies()In[294]:pd.get_dumm
