我有一个DataFrame，我想用零替换特定列中超过某个值的值。我曾认为这是实现这一目标的一种方式:df[df.my_channel>20000].my_channel=0如果我将channel复制到一个新的数据框中，这很简单:df2=df.my_channeldf2[df2>20000]=0这正是我想要的，但似乎不适用于作为原始DataFrame一部分的channel。 最佳答案 .ix索引器适用于0.20.0之前的pandas版本，但从pandas0.20.0开始，.ix索引器为deprecated，所以你应该避免使用它。相反，
我有一个DataFrame，我想用零替换特定列中超过某个值的值。我曾认为这是实现这一目标的一种方式:df[df.my_channel>20000].my_channel=0如果我将channel复制到一个新的数据框中，这很简单:df2=df.my_channeldf2[df2>20000]=0这正是我想要的，但似乎不适用于作为原始DataFrame一部分的channel。 最佳答案 .ix索引器适用于0.20.0之前的pandas版本，但从pandas0.20.0开始，.ix索引器为deprecated，所以你应该避免使用它。相反，
假设df是一个pandasDataFrame。我想找到所有数字类型的列。比如:isNumeric=is_numeric(df) 最佳答案 您可以使用DataFrame的select_dtypes方法。它包括两个参数include和exclude。所以isNumeric看起来像:numerics=['int16','int32','int64','float16','float32','float64']newdf=df.select_dtypes(include=numerics) 关于
假设df是一个pandasDataFrame。我想找到所有数字类型的列。比如:isNumeric=is_numeric(df) 最佳答案 您可以使用DataFrame的select_dtypes方法。它包括两个参数include和exclude。所以isNumeric看起来像:numerics=['int16','int32','int64','float16','float32','float64']newdf=df.select_dtypes(include=numerics) 关于
df=pd.DataFrame({'Col1':['Bob','Joe','Bill','Mary','Joe'],'Col2':['Joe','Steve','Bob','Bob','Steve'],'Col3':np.random.random(5)})返回'Col1'和'Col2'的唯一值的最佳方法是什么？想要的输出是'Bob','Joe','Bill','Mary','Steve' 最佳答案 pd.unique从输入数组、DataFrame列或索引返回唯一值。此函数的输入需要是一维的，因此需要组合多个列。最简单的方法是选择所
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我有一个大的(大约12M行)DataFramedf:df.columns=['word','documents','frequency']以下内容及时运行:word_grouping=df[['word','frequency']].groupby('word')MaxFrequency_perWord=word_grouping[['frequency']].max().reset_index()MaxFrequency_perWord.columns=['word','MaxFrequency']但是，这需要很长时间才能运行:Occurrences_of_Words=word_gr
我有一个大的(大约12M行)DataFramedf:df.columns=['word','documents','frequency']以下内容及时运行:word_grouping=df[['word','frequency']].groupby('word')MaxFrequency_perWord=word_grouping[['frequency']].max().reset_index()MaxFrequency_perWord.columns=['word','MaxFrequency']但是，这需要很长时间才能运行:Occurrences_of_Words=word_gr
我需要使用不同的函数来处理数字列和字符串列。我现在做的真的很蠢:allc=list((agg.loc[:,(agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns)foryinallc:treat_numeric(agg[y])allc=list((agg.loc[:,(agg.dtypes!=np.float64)&(agg.dtypes!=np.int)]).columns)foryinallc:treat_str(agg[y])有没有更优雅的方法来做到这一点？例如foryinagg.columns:if(dtype(agg[y
我需要使用不同的函数来处理数字列和字符串列。我现在做的真的很蠢:allc=list((agg.loc[:,(agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns)foryinallc:treat_numeric(agg[y])allc=list((agg.loc[:,(agg.dtypes!=np.float64)&(agg.dtypes!=np.int)]).columns)foryinallc:treat_str(agg[y])有没有更优雅的方法来做到这一点？例如foryinagg.columns:if(dtype(agg[y
