我有一个类似的数据框SouDes1314232431324142我需要为0和1之间的每一对分配随机值，但必须为两个相似的对(如“1-3”、“3-1”和其他对)分配相同的随机值。我期待一个像这样的结果数据框SouDesVal130.1140.6230.9240.5310.1320.9410.6420.5如何在pythonpandas中分配相同的随机值相似对，如“A-B”和“B-A”。 最佳答案 让我们首先创建一个按axis=1排序的助手DF:In[304]:x=pd.DataFrame(np.sort(df,axis=1),df.in
我在扁平化文件中输入了数据。我想通过将这些数据拆分成表格来规范化这些数据。我可以用pandas巧妙地做到这一点吗-也就是说，通过将扁平化数据读入DataFrame实例，然后应用一些函数来获得生成的DataFrame实例？例子:数据以CSV文件的形式在磁盘上提供给我，如下所示:ItemIdClientIdPriceQuotedItemDescription1110scrollofSneak1212scrollofSneak1313scrollofSneak222500scrollofInvisible242200scrollofInvisible我想创建两个DataFrame:ItemI
我有一个糟糕的HTTPDaccess_log，只想跳过“糟糕”的行。在scala中这很简单:importscala.util.Tryvallog=sc.textFile("access_log")log.map(_.split('')).map(a=>Try(a(8))).filter(_.isSuccess).map(_.get).map(code=>(code,1)).reduceByKey(_+_).collect()对于python，我通过使用“lambda”表示法显式定义一个函数来获得以下解决方案:log=sc.textFile("access_log")defwrapExc
我有一个巨大的HDF5文件，我想将其中的一部分加载到pandasDataFrame中以执行一些操作，但我有兴趣过滤一些行。我可以用一个例子更好地解释:原始HDF5文件看起来像这样:ABCD10341120321531352241341551319103415212911303415411214503415103213213415etcetcetcetc我想做的是将它原封不动地加载到pandasDataframe，但只是whereA==1or3or4到目前为止，我可以使用以下方法加载整个HDF5:store=pd.HDFStore('Resutls2015_10_21.h5')df=pd
我正在使用geoip2的python库和pySpark来获取某些IP的地理地址。我的代码是这样的:geoDBpath='somePath/geoDB/GeoLite2-City.mmdb'geoPath=os.path.join(geoDBpath)sc.addFile(geoPath)reader=geoip2.database.Reader(SparkFiles.get(geoPath))defip2city(ip):try:city=reader.city(ip).city.nameexcept:city='notfound'returncity我试过了printip2city(
我有一个非常大的数据框，我想避免遍历每一行，并希望将整个列从十六进制字符串转换为int。它不能使用astype正确处理字符串，但单个条目没有问题。有没有办法告诉astype数据类型是base16？IN:importpandasaspddf=pd.DataFrame(['1C8','0C3'],columns=['Command0'])df['Command0'].astype(int)OUT:ValueError:invalidliteralforint()withbase10:'1C8'这可行，但要避免行迭代。forindex,rowindf.iterrows():print(row
我有一个Pandas数据框。我想用条形图绘制两列的值，条形图按另一列对值进行排序。例如，我想按列a_b(列a和b的总和)对值进行降序排序。另外，xlabel旋转了，我想修复一下。我们将不胜感激。importpandasaspd%matplotlibinlinea=pd.Series([4,8,6,7,8,3,9,7])b=pd.Series([3,6,8,3,4,6,10,4])a_b=a+bdf=pd.concat([a,b,a_b],axis=1,join='inner')df.columns=['a','b','c']df[['a','b']].sort_values(by='a
我收到以下警告:SettingWithCopyWarning:AvalueistryingtobesetonacopyofaslicefromaDataFrame在下一行:df3[['prod_tags_0','prod_tags_1','prod_tags_2','prod_tags_3']].fillna(0,inplace=True)我该如何解决这个警告？ 最佳答案 df3[['prod_tags_0','prod_tags_1','prod_tags_2','prod_tags_3']]创建一个新数据帧，它是df3的一个子集
假设我有一个这样的数据框:df=pd.DataFrame([['foo','x'],['bar','y']],columns=['A','B'])AB0foox1bary当涉及到数据帧时，我知道如何将单个参数函数与Apply一起使用，如下所示:defsome_func(row):return'{0}-{1}'.format(row['A'],row['B'])df['C']=df.apply(some_func,axis=1)dfABC0fooxfoo-x1barybar-y当涉及多个输入参数时，如何在数据帧上应用？这是我想要的示例:defsome_func(row,var1):ret
我有一个pandas数据帧，我使用pandas.rpy.common中的convert_to_r_dataframe方法将其转换为R数据帧。我是这样设置的:self.event=pd.read_csv('C://'+self.event_var.get()+'.csv')final_products=pd.DataFrame({'Product':self.event.Product,'Size':self.event.Size,'Order':self.event.Order})r.assign('final_products',com.convert_to_r_dataframe(
