简单来说，对于同一个训练数据帧df，当我使用X=df.iloc[:,:-1].values，它将选择数据框的倒数第二列而不是最后一列(这是我想要的，但这是一种奇怪的行为我以前从未见过)，我知道这是倒数第二列的值和该行的最后一列的值不同。但是，使用y=df.iloc[:,-1].values给我最后一列值的行向量，这正是我想要的。为什么X的负数1反而给我倒数第二列的值？ 最佳答案 我认为您在df中只有两列，因为如果有更多列，iloc选择没有最后的所有列:df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],
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。
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(
我想通过dataframe计算银行timedelta的mean和standarddeviation如下所示的两列。当我运行代码(也如下所示)时，出现以下错误:pandas.core.base.DataError:Nonumerictypestoaggregate我的数据框:bankdiffBankofJapan0days00:00:57.416000ReserveBankofAustralia0days00:00:21.452000ReserveBankofNewZealand55days12:39:32.269000U.S.FederalReserve8days13:27:11.38
Pandasdf.describe()是一个非常有用的方法来概览你的df。但是，它按列描述，我想改为对行进行概述。有没有办法让它在不转置df的情况下“按行”工作？ 最佳答案 使用apply并传递axis=1来逐行调用describe:In[274]:df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5))dfOut[274]:0123400.6518630.738034-0.477668-0.5616990.0475001-1.565093-0.6715510.537272-0.9565200.3011562-0.
我没有看到任何关于pandas的文档来解释传递给loc的参数False。谁能解释()和[]在这种情况下有何不同？ 最佳答案 df.loc是_LocIndexer的实例类，恰好是_NDFrameIndexer的子类类。当你执行df.loc(...)时，它看起来是__call__方法被调用，它无害地返回它自己的另一个实例。例如:In[641]:df.locOut[641]:In[642]:df.loc()()()()()()Out[642]:...等等。(...)中传递的值不会被实例以任何方式使用。另一方面，传递给[...]的属性被发送
