pd.DataFrame 第6页

【项目开发日志记录】-J项目-V2-已完成

写入顺序即为自身设置的顺序form_header=['职位名称','职级','职位族']数据=pd.DataFrame({'职位名称':job_name_list,'职级':job_level_list

布衣夜行人·2023-10-05 08:17

数据科学和人工智能技术笔记六、日期时间预处理

六、日期时间预处理作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0把日期和时间拆成多个特征#加载库importpandasaspd#创建数据帧df=pd.DataFrame()#创建五个日期

布客飞龙·2023-10-05 08:56

pandas apply 总结（待续）

在说明之前非常有必要要说明axis的定义问题df=pd.DataFrame({'a':[1,4],'b':[2,5],'c':[3,6]})indexabc11232456再提前要说明下apply的运行机制

xiao_dong_zi·2023-10-04 00:03

pandas简单的使用

对于要指定索引和属性的数据，需要传入对应参数：df=pd.DataFrame(data,index=indexs,columns=list("ABCD"))当简单做测试的时候，可以用字典进行生成对象：data

A黄橙橙·2023-10-03 18:47

12.数据透视

index，重塑的索引；columns，重塑的列名；values，生成新列的值；1.stack&unstackimportnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.DataFrame

B0ZZ·2023-10-03 03:15

Pandas小白入门散记(3)---Series.str--源代码定位问题

如下代码：importpandasaspddf=pd.DataFrame([1,2,

mantoureganmian·2023-10-02 05:23

DataFrame插入多列PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented.

DataFrame插入多列PerformanceWarning:DataFrameishighlyfragmented.dataframe列比较多，增加列的代码如下：df=pd.DataFrame()foriinrange

六月闻君·2023-10-01 08:30

计算数据框DataFrame每行(列)非缺失值的总数量dataframe.count()

Python-数据分析】计算数据框DataFrame每行(列)非缺失值的总数量dataframe.count()[太阳]选择题以下说法错误的是importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame

刘经纬老师·2023-09-30 04:46

计算协方差矩阵df.cov()

importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[5,4,3,2,1]})print("【显示】df\n",df)print("【执行】df.cov

刘经纬老师·2023-09-30 03:16

Pandas set_index 用法

:df=pd.DataFrame({"month":[2,6,12,10],"year":[2008,2012,2012,2019],"day":[29,30,31,31]})In[3]:dfOut[3

jiang_huixin·2023-09-29 21:29

26 pandas 中的行列转换

importpandasaspd路径='c:/pandas/转换.xlsx'数据=pd.read_excel(路径)数据2=pd.DataFrame(数据.values.T,index=数据.columns

吃个糖糖·2023-09-29 01:09

Pandas 多行合并成一行

importpandasaspddf=pd.DataFrame([['FJZ','A123',123],['FOC','A123',456],['FJZ','B456',112],['FJZ','B456

henry_dx·2023-09-29 01:37

pandas一行拆分成多行、多行转一行

一行拆分成多行1.根据某一列拆分效果：代码：if__name__=='__main__':importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Country':['China,US','

henry_dx·2023-09-29 01:06

pd.DataFrame按照列合并

要在Pandas中将多个DataFrame按照列合并，可以使用pd.concat函数。例如，假设你有两个DataFramedf1和df2，你可以使用以下代码将它们按照列合并：result=pd.concat([df1,df2],axis=1)其中axis=1指定沿着列合并。注意，如果两个DataFrame的列名不同，则新的DataFrame中会有重复的列名。你可以使用ignore_index=Tr

三更寒天·2023-09-28 22:08

python监控ES索引数量变化

key聚合#创建df1==>json{'key':'A','value':1}{'key':'B','value':2}data1={'key':['A','B'],'value':[1,2]}df1=pd.DataFrame

根哥的博客·2023-09-28 18:10

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（4）：相关性分析（附源码和实现效果）

importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(return_X_y=True)df=pd.DataFrame

数据杂坛·2023-09-28 03:01

将dataframe中的某列指定为索引列pd.set_index

importpandasaspdmyData=pd.DataFrame({'Name':['A','B','C'],'Age':[25,30,35]})print("【显示】myData\n",myD

刘经纬老师·2023-09-27 01:58

pandas groupby教程

pandasgroupby按功能区分分组数据df=pd.DataFrame({'Year':['2001','2002','2001','2002','2001','2002','2001','2002

一百万个不确定·2023-09-25 19:11

pandas缺失值函数-isna

pandas.DataFrame.isnaDataFrame.isna(self)→'DataFrame'Detectmissingvalues.这个函数，就是用来检测缺失值的，返回的是一个Boolean数组df=pd.DataFrame

橘猫吃不胖·2023-09-25 13:13

【数据预处理】缺失值处理之 dropna()

2.代码示例importpandasaspd#创建一个包含缺失值的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[5,6,7,None]})print(df

想做一只快乐的修狗·2023-09-24 15:37

川大可·2023-09-24 14:14

akshare写etf动量滚动策略

importakshareasakimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib日线换周线：#日线换为周线数据deftransferToWeekLine(df,period='W'):data1=dfstock_data=pd.DataFrame

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

计算最大回撤

CUMPROD()依次给出前1，2，…，n个数的积3、CUMMAX()依次给出前1，2，…，n个数的最大值4、CUMMIN()依次给出前1，2，…，n个数的最小值2.示例构造一个时间序列的dataframedf=pd.DataFrame

六月闻君·2023-09-24 05:37

dataframe数据结构之数据的筛选

23,27,26,22,18],'性别':['男','女','女','男','男'],'工作':['剪辑师','蛋糕师','消防员','程序员','辅导员'],'工龄':[2,3,3,2,0]}df=pd.DataFrame

顺遂心安·2023-09-24 03:35

筛选DataFrame中满足条件的数据行：某一列的值等于固定值，且另一列的值大于设定阈值

实现此功能需要使用pandas库，具体的代码如下：importpandasaspd#创建DataFramedf=pd.DataFrame({'name':['Alic

编码实践·2023-09-24 03:35

DataFrame中的条件选择| 熊猫数据框

Considerthefollowingexample,考虑以下示例，importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandnnp.random.seed(102)df=pd.DataFrame

cumubi7453·2023-09-24 03:35

Python按某一列求其余列的平均值

class_type][x,y,z,class_type][x,y,z,class_type][x,y,z,class_type]根据class_type对数据进行group，分别求x,y,z的平均值df=pd.DataFrame

果子火火·2023-09-23 15:15

python dataframe一些处理示例

Series数据s=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3})print(s)#list数据list_custom=['b','a','c']#将series转换成dataframedf=pd.DataFrame

soulsoul_god·2023-09-23 09:33

AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘map‘

例如：#创建一个DataFrame对象list=[[1,1],[2,2]]list=pd.DataFrame(list)print(list)#使用map对其进行映射for_,rowinlist.iterrows

Dosage de fleurs·2023-09-22 12:46

Python 读取数据并保存为txt文件的方式

pandas库importpandasaspddata_train=pd.read_csv("train_dataset.csv",encoding='utf-8',sep='|')train_content=pd.DataFrame

绿豆棉花糖·2023-09-22 06:00

预处理代码

data.dropna()#丢弃缺失值#dropna()删除缺失值所在行(axis=0)或列(axis=1)，默认为axis=0补全示例数据：importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame

xhrt·2023-09-21 13:40

pandas dataframe 删除列中有空值的行

目标dfdf=pd.DataFrame({“name”:[‘A’,‘B’,‘C’,np.nan],“age”:[np.nan,22,25,np.nan],“gender”:[‘male’,‘female

六·柒·2023-09-20 05:45

从pandas dataframe中随机删除n个某一列是某个值的元素

importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5,6],'B':[6,7,8,9,10,11],'C':['X','Y','Z','X','Y','X']}df=pd.DataFrame

jp_666·2023-09-20 00:27

pandas中关于DataFrame计算时间差（加减）

unsupportedoperandtype(s)for-:'str'and'str'所以需要先用pandas的to_datetime()方法，转化成时间格式进行加减，然后再转换成df格式new_df=pd.DataFrame

叫我老村长·2023-09-18 18:10

利用Python将dataframe格式的所有列的数据类型转换为分类数据类型

feature_names=['col1','col2','col3','col4','col5','col6']values=np.random.randint(20,size=(10,6))dataset=pd.DataFrame

MI_farmer·2023-09-18 05:10

python pandas 轻松通过特定列的值多条件去筛选数据以及contains方法的应用

np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])df1=pd.DataFrame

达达爱吃肉·2023-09-18 00:26

pandas 实现两个dataframe相减的方式

np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])df1=pd.DataFrame

达达爱吃肉·2023-09-18 00:26

成功解决 ValueError: Shape of passed values is (3, 1), indices imply (3, 3)

_data=pd.DataFrame([index,uri_data_list,first_data],columns=['index','uri_list','first_uri'])值错误：传递值的形状为

达达爱吃肉·2023-09-18 00:56

pandas datetime与时间戳互相转换，字符串转换datetime

参考pandas.to_datetime的api字符串转换为pandasdatetime通过to_datetime函数可以把字符串转换为pandasdatetimedf=pd.DataFrame({'date

lovelife110·2023-09-17 02:02

使用Python读取mongoDB写入csv文件

方法一:使用pandas写入csv文件importpandasaspd#任意的多组列表a=["a","b","c"]b=["d","e","f"]#字典中的key值即为csv中列名dataframe=pd.DataFrame

爱python的王三金·2023-09-16 14:03

不同行列的数组的合并

np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([[20,30],[11,22],[33,44],[55,66]])#将NumPy数组转换为PandasDataFramedf_a=pd.DataFrame

毛发浓密的猿工·2023-09-15 18:40

pandas入门

继承了Numpy的所有优点，但是这种封装有好有坏我们对比一下两者创建的形式和效果importpandasaspdimportnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])b=pd.DataFrame

Chen_Chance·2023-09-15 06:29

多中机器学习模型对比可视化

TPOT今天最佳模型调参，但是也许要对比其他模型在哪些模型衡量指标下的优劣势，这里提供一个简单的效果对比工具：importmatplotlib.pyplotaspltmodel_comparison=pd.DataFrame

帅气地沉迷于学习无法自拔·2023-09-15 01:32

pandas dataframe groupby 输出和指定索引输出

输出和指定索引输出importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'Group':['A','A','B','B','C','C'],'Value':[1,2,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame

jp_666·2023-09-15 01:57

使用dataframe基于pytorch训练神经网络模型的例子

importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnp#定义数据集合label为Y标记df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20

羊驼养殖户·2023-09-13 13:08

pytorch中使用embedding层的示例