我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
我发现自己经常需要在尝试引用之前检查数据框中是否存在列或行。例如，我最终添加了很多代码，例如:if'mycol'indf.columnsand'myindex'indf.index:x=df.loc[myindex,mycol]else:x=mydefault有什么方法可以更好地做到这一点？例如，在任意对象上，我可以执行x=getattr(anobject,'id',default)-pandas中有类似的东西吗？真的有什么方法可以更优雅地实现我正在做的事情吗？ 最佳答案 有一个Series的方法:所以你可以这样做:df.mycol
我发现自己经常需要在尝试引用之前检查数据框中是否存在列或行。例如，我最终添加了很多代码，例如:if'mycol'indf.columnsand'myindex'indf.index:x=df.loc[myindex,mycol]else:x=mydefault有什么方法可以更好地做到这一点？例如，在任意对象上，我可以执行x=getattr(anobject,'id',default)-pandas中有类似的东西吗？真的有什么方法可以更优雅地实现我正在做的事情吗？ 最佳答案 有一个Series的方法:所以你可以这样做:df.mycol
我正在寻找一种方法来获取GroupBy对象中所有键的列表，但我似乎无法通过文档或Google找到一个。肯定有一种方法可以通过它们的key访问组，如下所示:df_gb=df.groupby(['EmployeeNumber'])df_gb.get_group(key)...所以我认为有一种方法可以访问GroupBy对象中的键列表(或类似列表)。我正在寻找这样的东西:df_gb.keysOut:[1234,2356,6894,9492]我想我可以遍历GroupBy对象并以这种方式获取key，但我认为必须有更好的方法。 最佳答案 您可以通
我正在寻找一种方法来获取GroupBy对象中所有键的列表，但我似乎无法通过文档或Google找到一个。肯定有一种方法可以通过它们的key访问组，如下所示:df_gb=df.groupby(['EmployeeNumber'])df_gb.get_group(key)...所以我认为有一种方法可以访问GroupBy对象中的键列表(或类似列表)。我正在寻找这样的东西:df_gb.keysOut:[1234,2356,6894,9492]我想我可以遍历GroupBy对象并以这种方式获取key，但我认为必须有更好的方法。 最佳答案 您可以通
问题如何简洁全面地衡量以下各种功能的性能。示例考虑数据框dfdf=pd.DataFrame({'Group':list('QLCKPXNLNTIXAWYMWACA'),'Value':[29,52,71,51,45,76,68,60,92,95,99,27,77,54,39,23,84,37,99,87]})我想总结按Group中不同值分组的Value列。我有三种方法可以做到。importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumbaimportnjitdefsum_pd(df):returndf.groupby('Group').Value.sum()defsu
问题如何简洁全面地衡量以下各种功能的性能。示例考虑数据框dfdf=pd.DataFrame({'Group':list('QLCKPXNLNTIXAWYMWACA'),'Value':[29,52,71,51,45,76,68,60,92,95,99,27,77,54,39,23,84,37,99,87]})我想总结按Group中不同值分组的Value列。我有三种方法可以做到。importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumbaimportnjitdefsum_pd(df):returndf.groupby('Group').Value.sum()defsu
importpandasaspdpath1="/home/supertramp/Desktop/100&life_180_data.csv"mydf=pd.read_csv(path1)numcigar={"Never":0,"1-5Cigarettes/day":1,"10-20Cigarettes/day":4}printmydf['Cigarettes']mydf['CigarNum']=mydf['Cigarettes'].apply(numcigar.get).astype(float)printmydf['CigarNum']mydf.to_csv('/home/super
importpandasaspdpath1="/home/supertramp/Desktop/100&life_180_data.csv"mydf=pd.read_csv(path1)numcigar={"Never":0,"1-5Cigarettes/day":1,"10-20Cigarettes/day":4}printmydf['Cigarettes']mydf['CigarNum']=mydf['Cigarettes'].apply(numcigar.get).astype(float)printmydf['CigarNum']mydf.to_csv('/home/super
