这个问题在这里已经有了答案:Counteachgroupsequentiallypandas(3个答案)Addnumericcolumntopandasdataframebasedonothertextualcolumn[duplicate](5个答案)Pandas:convertcategoriestonumbers(6个答案)关闭3年前。假设我有一个像这样的pandasdf:IndexAB0foo31foo22foo53bar34bar45baz5像这样添加列的快速方法是什么:IndexABAidx0foo301foo202foo503bar314bar415baz52即为每个唯一
我正在尝试从Pandas数据框中创建词条密度矩阵，以便我可以对出现在数据框中的词条进行评分。我还希望能够保留我的数据的“空间”方面(有关我的意思的示例，请参阅帖子末尾的评论)。我是pandas和NLTK的新手，所以我希望我的问题可以通过一些现有工具解决。我有一个包含两列感兴趣的数据框:说“标题”和“页面”importpandasaspdimportredf=pd.DataFrame({'title':['Deliciousboiledegg','Friedegg','Splitorange','Somethingelse'],'page':[1,2,3,4]})df.head()pag
我有一个经过解析的非常大的数据框，其中包含一些像这样的值和几列:NameAgePoints...XYZ4232pts...ABC4132pts...DEF3235ptsGHI5235ptsJHK7235ptsMNU4342ptsLKT3232ptsLKI4242ptsJHI4235ptsJHP4242ptsXXX4242ptsXYY4235pts我导入了numpy和matplotlib。我需要绘制“点数”列中值出现次数的图表。我不需要为绘图准备任何垃圾箱。因此，更多的是查看在大型数据集上出现相同分数的次数。基本上条形图(或直方图，如果你可以这样称呼的话)应该显示32pts出现三次，35
我有一个pandasDataframe，它还有一个包含图像文件名的列。如何在DataFrame中显示图像？我尝试了以下方法:importpandasaspdfromIPython.displayimportImagedf=pd.DataFrame(['./image01.png','./image02.png'],columns=['Image'])df['Image']=Image(df['Image'])但是当我显示框架时，每一列只显示图像对象的to_string表示。Image0IPython.core.display.Imageobject1IPython.core.displ
在Python3.5中遇到Pandas问题我使用Pandas读取本地csv，csv包含纯数据，不涉及标题。然后我使用分配列名df=pd.read_csv(filePath,header=None)df.columns=['XXX','XXX']#forshort,totally11colscsv有11列，其中一列是字符串，其他是整数。然后我尝试在循环中逐个单元格地用整数值替换字符串列fori,rowindf.iterrows():print(i,row['Name'])df.set_value(i,'Name',123)intrger123是一个例子，并非此列下的每个单元格都是123。
我有以下数据框:idp1p2p3p4109142023431310741531523710我需要reshape数据框，使每个ID的前3列具有最高值。结果会是这样的:idtop1top2top31p2p4p32p4p3p23p3p4p24p2p3p4/p15p4p3p2它显示每个user_id的前3名畅销书。我已经使用R中的dplyr包完成了它，但我正在寻找等效的pandas。 最佳答案 你可以使用np.argsort为每行找到n个最大项目的索引:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFra
我有一个Pandas数据框，它具有Encoding:latin-1并由;分隔。数据框非常大，几乎size:350000x3800。我最初想使用sklearn，但我的数据框缺少值(NAN值)，所以我无法使用sklearn的随机森林或GBM。所以我不得不使用H2O's分布式随机森林来训练数据集。主要问题是当我执行h2o.H2OFrame(data)时数据帧没有有效转换。我检查了提供编码选项的可能性，但文档中没有任何内容。有没有人对此有想法？任何线索都可以帮助我。我还想知道是否有像H2O这样的其他库可以非常有效地处理NAN值？我知道我们可以估算列，但我不应该在我的数据集中这样做，因为我的列是
我有一个pandas数据框，其中有一列uniqueid。我想从基于此列的数据框中删除所有重复项，以便所有剩余的观察结果都是唯一的。 最佳答案 对于任何数据框(docshere)，还有drop_duplicates()方法。您可以传递特定的列作为参数从中删除。df.drop_duplicates(subset='uniqueid',inplace=True) 关于python-在Pandas数据框中选择独特的观察结果，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我有一个dfX，其中的列名称重复:In[77]:X_ROut[77]:dollarsdollars00.70850.5000我想重命名它以便我有:In[77]:X_ROut[77]:RetailCost00.70850.5000使用Pandas重命名功能确实有效:X_R.rename(index=str,columns={"dollars":"Retail","dollars":"Cost"})只给我两个名为Cost的列。在这种情况下如何重命名列？ 最佳答案 这是一个动态的解决方案:In[59]:dfOut[59]:axxxz062
我有以下范围和一个pandasDataFrame:x>=0#success-10我想根据值在定义范围内的位置对DataFrame中的值进行分类。所以我希望最终的DF看起来像这样:xyzx_caty_catz_cat02-7-30successwarningdanger11-5-20successwarningdanger我试过使用category数据类型，但似乎我无法在任何地方定义范围。forcategory_column,value_columninzip(['x_cat','y_cat','z_cat'],['x','y','z']):df[category_column]=df[
