我有以下数据框:df=pd.DataFrame(['Male','Female','Female','Unknown','Male'],columns=['Gender'])我想将其转换为包含“男性”、“女性”和“未知”列的DataFrame，值0和1表示性别。GenderMaleFemaleMale10Female01....为此，我编写了一个函数并使用map调用该函数。defisValue(x,value):if(x==value):return1else:return0forvalueindf['Gender'].unique():df[str(value)]=df['Gende
我对Python(和本网站)完全陌生，目前正在尝试用它们的模式替换特定数据框列中的NA值。我尝试了各种无效的方法。请帮我找出我做错了什么:注意:我使用的所有列都是float64类型。我的所有代码都运行了，但是当我在列中使用df[cols_mode].isnull().sum()检查空值时，它保持不变。方法一:cols_mode=['race','goal','date','go_out','career_c']df[cols_mode].apply(lambdax:x.fillna(x.mode,inplace=True))我也尝试了Imputer方法，但遇到了同样的结果方法二:for
我有一个PysparkRDD，其中有一个我想用作过滤器的文本列，所以我有以下代码:table2=table1.filter(lambdax:x[12]=="*TEXT*")问题是...如您所见，我正在使用*试图告诉他将其解释为通配符，但没有成功。没有人有帮助吗？ 最佳答案 lambda函数是纯python函数，所以像下面这样的东西就可以了table2=table1.filter(lambdax:"TEXT"inx[12]) 关于python-PysparkRDD.filter()带通配符
我有日志文件，其中有很多行的形式:LogLevel[13/10/201500:30:00.650][MessageText]我的目标是将日志文件中的每一行转换成一个漂亮的数据框。我已经厌倦了这样做，通过拆分[字符上的行，但是我仍然没有得到一个整洁的数据框。我的代码:level=[]time=[]text=[]withopen(filename)asinf:forlineininf:parts=line.split('[')iflen(parts)>1:level=parts[0]time=parts[1]text=parts[2]print(parts[0],parts[1],part
我想将API调用转换为pandasdataframe。此刻，API非常杂乱无章，我想合并pandas以使其更易于阅读/编辑/操作。我尝试了以下操作:r=requests.get('http://api.football-data.org/v1/competitions/398/teams')x=r.json()df=pd.read_json(x)printdf但收到:TypeError:ExpectedStringorUnicode 最佳答案 pd.read_json需要一个字符串。但是，r.json()返回一个字典对象。在您的情况
我有以下数据框，第一行看起来像这样:['station_id','country','temperature','time']['12','usa','22','12:04:14']我想按“法国”前100个站点的降序显示平均温度。在pyspark中最好(最有效)的方法是什么？ 最佳答案 我们通过以下方式将您的查询转换为SparkSQL:frompyspark.sql.functionsimportmean,descdf.filter(df["country"]=="france")\#onlyfrenchstations.group
我想将多个列添加到pandasDataFrame并将它们设置为等于现有列。有没有简单的方法可以做到这一点？在R中我会这样做:df在pandas中，这会导致KeyError:"['b''c']notinindex":df=pd.DataFrame({'a':np.arange(1,6)})df[['b','c']]=df.a 最佳答案 你可以使用.assign()方法:In[31]:df.assign(b=df['a'],c=df['a'])Out[31]:abc01111222233334444555或者更有创意的方法:In[41]
我有一个列表如下，remove_words=['abc','deff','pls']以下是我拥有的列名称为“string”的数据框data['string']0abcstackoverflow1abc1232deffcomedy3definitely4plslkjh5pls1234我想检查pandasdataframe列中remove_words列表中的单词，并删除pandasdataframe中的这些单词。我想检查单独出现的单词而不与其他单词一起出现。例如，如果pandasdf列中有'abc'，请将其替换为''，但如果它出现在abc123中，我们需要保持原样。这里的输出应该是，dat
我有一个包含很多列的DataFrame。现在，我有一个条件可以测试其中的某些列，如果该列集中的任何一个不为零。有没有更优雅的方法将该条件应用于列的子集？我当前的代码是:df['indicator']=((df['col_1']!=0)|(df['col_2']!=0)|(df['col_3']!=0)|(df['col_4']!=0)|(df['col_5']!=0))我一直在寻找类似这样的伪代码:columns=['col_1','col_1','col_2','col_3','col_4','col_5']df['indicator']=df.any(columns,lambdav
我的pandas/numpy生疏了，感觉自己写的代码效率低下。我正在Python3.x中初始化一个numpy零数组，长度为1000。为了我的目的，这些只是整数:importnumpyasnparray_of_zeros=np.zeros((1000,),)我还有下面的DataFrame(比我的实际数据小很多)importpandasaspddict1={'start':[100,200,300],'end':[400,500,600]}df=pd.DataFrame(dict1)print(df)####startend##0100400##1200500##2300600DataFr
