我想将一些数据带入pandasDataFrame，并且我想在导入时为每一列分配dtypes。我希望能够为具有许多不同列的较大数据集执行此操作，但是，例如:myarray=np.random.randint(0,5,size=(2,2))mydf=pd.DataFrame(myarray,columns=['a','b'],dtype=[float,int])mydf.dtypes结果:TypeError:datatypenotunderstood我尝试了其他一些方法，例如:mydf=pd.DataFrame(myarray,columns=['a','b'],dtype={'a':in
如何获取DataFrame的名称并将其打印为字符串？例子:boston(分配给csv文件的变量名称)importpandasaspdboston=pd.read_csv('boston.csv')print('ThewinneristeamAbasedonthe%stable.)%boston 最佳答案 您可以使用以下名称命名数据框，然后在任何您喜欢的地方调用名称:importpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.ones([4,4]))df.name='Ones'printdf.name>>>Ones
如何获取DataFrame的名称并将其打印为字符串？例子:boston(分配给csv文件的变量名称)importpandasaspdboston=pd.read_csv('boston.csv')print('ThewinneristeamAbasedonthe%stable.)%boston 最佳答案 您可以使用以下名称命名数据框，然后在任何您喜欢的地方调用名称:importpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.ones([4,4]))df.name='Ones'printdf.name>>>Ones
我想使用与列长度相关的条件过滤DataFrame，这个问题可能很简单，但我在SO中没有找到任何相关问题。更具体地说，我有一个DataFrame只有一个ColumnArrayType(StringType())，我想过滤DataFrame使用长度作为过滤器，我在下面拍了一个片段。df=sqlContext.read.parquet("letters.parquet")df.show()#Theoutputwillbe#+------------+#|tokens|#+------------+#|[L,S,Y,S]|#|[L,V,I,S]|#|[I,A,N,A]|#|[I,L,S,A]|
我想使用与列长度相关的条件过滤DataFrame，这个问题可能很简单，但我在SO中没有找到任何相关问题。更具体地说，我有一个DataFrame只有一个ColumnArrayType(StringType())，我想过滤DataFrame使用长度作为过滤器，我在下面拍了一个片段。df=sqlContext.read.parquet("letters.parquet")df.show()#Theoutputwillbe#+------------+#|tokens|#+------------+#|[L,S,Y,S]|#|[L,V,I,S]|#|[I,A,N,A]|#|[I,L,S,A]|
我正在使用Flask，但这可能适用于很多类似的框架。我构建了一个Pandas数据框，例如@app.route('/analysis/')defanalysis(filename):x=pd.DataFrame(np.random.randn(20,5))returnrender_template("analysis.html",name=filename,data=x)模板analysis.html看起来像{%extends"base.html"%}{%blockcontent%}{{name}}{{data}}{%endblock%}这可行，但输出看起来很糟糕。它不使用换行符等。我玩
我正在使用Flask，但这可能适用于很多类似的框架。我构建了一个Pandas数据框，例如@app.route('/analysis/')defanalysis(filename):x=pd.DataFrame(np.random.randn(20,5))returnrender_template("analysis.html",name=filename,data=x)模板analysis.html看起来像{%extends"base.html"%}{%blockcontent%}{{name}}{{data}}{%endblock%}这可行，但输出看起来很糟糕。它不使用换行符等。我玩
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
如何将'd'添加到下面的索引中而不必先重置它？frompandasimportDataFramedf=DataFrame({'a':range(6),'b':range(6),'c':range(6)})df.set_index(['a','b'],inplace=True)df['d']=range(6)#howdoIsetindexto'abd'withouthavingtoresetitfirst?df.reset_index(['a','b','d'],inplace=True)df.set_index(['a','b','d'],inplace=True)df
