«pandas» 태그된 질문

파이썬 팬더 DataFrame에 부울 True / False 값이있는 열이 있지만 추가 계산을 위해서는 1/0 표현이 필요합니다. 그렇게 할 수있는 빠른 팬더 / numpy 방법이 있습니까?

133 python  numpy  pandas 

Pandas로 그룹화 한 결과를 인쇄하고 싶습니다. 데이터 프레임이 있습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)}) print(df) A B 0 one 0 1 one 1 2 two 2 3 three 3 4 three 4 5 one 5 'A'로 그룹화 한 후 인쇄 …

133 python  pandas 

숫자 열과 문자열 열을 처리하려면 다른 함수를 사용해야합니다. 내가 지금하고있는 일은 정말 멍청하다. allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns) for y in allc: treat_numeric(agg[y]) allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes!=np.float64)&(agg.dtypes!=np.int)]).columns) for y in allc: treat_str(agg[y]) 이 작업을 수행하는 더 우아한 방법이 있습니까? 예 for y in agg.columns: if(dtype(agg[y]) == 'string'): treat_str(agg[y]) elif(dtype(agg[y]) != 'string'): …

133 python  pandas 

80 % 범주 형 변수가있는 기계 학습 분류 문제가 있습니다. 분류에 일부 분류자를 사용하려면 핫 인코딩을 하나 사용해야합니까? 인코딩없이 분류기에 데이터를 전달할 수 있습니까? 기능 선택을 위해 다음을 수행하려고합니다. 기차 파일을 읽었습니다. num_rows_to_read = 10000 train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv", nrows=num_rows_to_read) 카테고리 기능의 유형을 '카테고리'로 변경합니다. non_categorial_features = ['orig_destination_distance', 'srch_adults_cnt', 'srch_children_cnt', 'srch_rm_cnt', …

132 python  pandas  machine-learning  anaconda  one-hot-encoding 

다음과 같은 간단한 DataFrame이 있습니다. 'First Season'열에서 모든 값을 선택하고 1990 년이 넘는 값을 1로 바꾸고 싶습니다.이 예에서 Baltimore Ravens만이 1996 년을 1로 바 꾸었습니다 (나머지 데이터는 그대로 유지). 다음을 사용했습니다. df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1 그러나 'First Season'열의 값뿐만 아니라 해당 행의 모든 ​​값을 1로 대체합니다. 해당 열의 …

132 python  pandas  dataframe 

팬더 데이터 프레임이 있다고 가정합니다. df . 데이터 프레임의 열 현명한 평균을 계산하고 싶습니다. 이것은 쉬워요: df.apply(average) 그런 다음 현명한 범위는 max (col)-min (col)입니다. 이것은 다시 쉽습니다. df.apply(max) - df.apply(min) 이제 각 요소에 대해 열 평균을 빼고 열 범위로 나누고 싶습니다. 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 어떤 도움 / 포인터라도 대단히 감사합니다.

131 python  pandas  numpy 

팬더를 사용하여 일부 데이터를 조작했으며 이제 데이터베이스에 배치 저장을 다시 수행하려고합니다. 이를 위해서는 데이터 프레임을 튜플 배열로 변환해야하며 각 튜플은 데이터 프레임의 "행"에 해당합니다. 내 DataFrame은 다음과 같습니다. In [182]: data_set Out[182]: index data_date data_1 data_2 0 14303 2012-02-17 24.75 25.03 1 12009 2012-02-16 25.00 25.07 2 11830 2012-02-15 24.99 …

131 python  pandas 

다음과 같이 큰 (약 12M 행) 데이터 프레임 df가 있습니다. df.columns = ['word','documents','frequency'] 따라서 다음은 적시에 실행되었습니다. word_grouping = df[['word','frequency']].groupby('word') MaxFrequency_perWord = word_grouping[['frequency']].max().reset_index() MaxFrequency_perWord.columns = ['word','MaxFrequency'] 그러나 실행하는 데 예상치 못한 시간이 오래 걸립니다. Occurrences_of_Words = word_grouping[['word']].count().reset_index() 내가 여기서 뭘 잘못하고 있니? 큰 데이터 프레임에서 발생을 계산하는 더 좋은 방법이 …

131 python  pandas 

내 함수 f가 변수로 호출 될 때 var가 pandas 데이터 프레임인지 확인하고 싶습니다. def f(var): if var == pd.DataFrame(): print "do stuff" 해결책은 매우 간단 할 수 있지만 def f(var): if var.values != None: print "do stuff" 예상대로 작동하지 않습니다.

130 python  pandas 

DataFrame 열의 문자열에서 원하지 않는 부분을 제거하는 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 데이터는 다음과 같습니다. time result 1 09:00 +52A 2 10:00 +62B 3 11:00 +44a 4 12:00 +30b 5 13:00 -110a 이 데이터를 다음과 같이 정리해야합니다. time result 1 09:00 52 2 10:00 62 3 11:00 44 4 12:00 30 …

129 python  string  pandas  dataframe 

동일한 값 척도를 공유하지만 열과 인덱스가 다른 Pandas DataFrame이 몇 개 있습니다. 을 호출 할 때 df.plot()별도의 플롯 이미지를 얻습니다. 내가 정말로 원하는 것은 그것들을 모두 서브 플롯과 같은 플롯에 두는 것이지만, 불행히도 나는 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대한 해결책을 찾지 못하고 있습니다.

129 python  matplotlib  pandas 

하나의 Pandas 데이터 프레임으로 결합하려는 Pandas 데이터 프레임 목록이 있습니다. Python 2.7.10 및 Pandas 0.16.2를 사용하고 있습니다. 다음에서 데이터 프레임 목록을 만들었습니다. import pandas as pd dfs = [] sqlall = "select * from mytable" for chunk in pd.read_sql_query(sqlall , cnxn, chunksize=10000): dfs.append(chunk) 이것은 데이터 프레임 목록을 반환합니다. type(dfs[0]) Out[6]: …

129 python  pandas  dataframe  concat 

CSV 파일을 가져 오는 다음 코드가 있습니다. 3 개의 열이 있으며 그중 처음 두 개를 변수로 설정하고 싶습니다. 두 번째 열을 변수 "효율"로 설정하면 인덱스 열도 고정됩니다. 인덱스 열을 어떻게 제거 할 수 있습니까? df = pd.DataFrame.from_csv('Efficiency_Data.csv', header=0, parse_dates=False) energy = df.index efficiency = df.Efficiency print efficiency 나는 사용해 보았다 …

128 python  pandas 

내 데이터는 특정 날짜에 여러 이벤트를 포함하거나 특정 날짜에 이벤트가 없을 수 있습니다. 나는이 사건들을 가지고 날짜별로 카운트를 얻고 그것들을 플로팅합니다. 그러나 내가 그들을 플로팅 할 때 두 시리즈가 항상 일치하지는 않습니다. idx = pd.date_range(df['simpleDate'].min(), df['simpleDate'].max()) s = df.groupby(['simpleDate']).size() 위의 코드에서 idx 는 30 일의 범위가됩니다. 2013 년 1 월 …

127 python  date  plot  pandas  dataframe 

MysqlDB를 사용하여 mysql 데이터베이스에 Pandas 데이터 프레임 (또는 numpy 배열을 사용할 수 있음)을 쓰려고합니다. MysqlDB가 'nan'을 이해하지 못하는 것 같고 데이터베이스에서 nan이 필드 목록에 없다는 오류를 표시합니다. 'nan'을 NoneType으로 변환하는 방법을 찾아야합니다. 어떤 아이디어?

127 python  pandas  numpy  mysql-python