这是我的熊猫数据框：pandas1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) pandas2 = pandas.DataFrame([10,20,30,40,50,60,70,80,90]) pandas3 = pandas.DataFrame([100,200,300,400,500,600,700,800,900])我如何将那里的数据帧融合为一个,就像这样：1,10,100 2,20,200 3,30,300 4,40,400 5,50,500 6,60,600 7,70,700 8,80,800 9,90,900解决方法:您可以使用此：pandas1.join(pandas2, lsuffix ="2").join(pandas3, lsuffix="3")仅需...
我有以下xml文件：<root><article_date>09/09/2013<article_time>1<article_name>aaa1</article_name><article_link>1aaaaaaa</article_link></article_time><article_time>0<article_name>aaa2</article_name><article_link>2aaaaaaa</article_link></article_time><article_time>1<article_name>aaa3</article_name><article_link>3aaaaaaa</article_link></article_time><article_time>0<article_name>aaa4</article_name><arti...
在我的Django应用中,我有2个相同对象的查询集.我知道我可以像这样使用itertools和chain合并2个查询集：from itertools import chain list(chain(first_queryset, second_queryset))但这会输出一个新的查询集,其中整个第一个查询集随后是整个第二个查询集,如下所示：[<first_queryset_1st_instance>, <first_queryset_2nd_instance>, <first_queryset_3rd_instance>, <second_queryset_1st_instance>, <second_queryset_2nd_i...
我在熊猫中有两个数据框,如下所示：df1: df2:Column1 Column2 Column3 ColumnA ColumnB ColumnC0 a x x 0 c y y1 c x x 1 e z z2 e x x 2 a s s3 d x x 3 d f f我现在想要做的是将Column1与Col...
我是新来的. 我在Sklearn工具箱中使用朴素贝叶斯分类器(NBC)构建了一组弱分类器. 我的问题是如何结合每个NBC的输出来做出最终决定.我希望我的决定是概率而不是标签. 我在python中制作了以下程序.我假设来自sklean的虹膜数据集的2类问题.为了进行演示/学习,我按如下方法制作了4个NBC.from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import GaussianNBimport numpy as np import cPickle import mathiris = datasets.load_i...
我想像这样合并两个字典： 从：a1 = {u'2016-03-11': [u'20:00', u'22:10']}a2 = {u'2016-03-11': [u'20:00', u'23:10'],u'2016-03-12': [u'20:00', u'22:10']}至：an = {u'2016-03-11': [u'20:00',u'22:10', u'23:10'],u'2016-03-12': [u'20:00', u'22:10']}我需要一个功能合并两个字典解决方法: from collections import defaultdicta1 = {u'2016-03-11': [u'20:00', u'22:10']} a2 = {u'2016-03-11': [u'20:00', u'23:10'],u'20...
给定一个多索引DataFrame,我想组合重复的索引对并将其值列出为逗号分隔的列表.例如,输入：df = pd.DataFrame({'Last Name' : ['Deere','Deere','Foo' ,'Foo' ,'Man' ],'First Name': ['John' ,'Jane' ,'Kung' ,'Kung' ,'Karate'],'Value1': [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],'Value2': ['Green','Blue' ,'Yellow','Black','Purple']})df.set_index(['Last Name','First Name'],inplace=True)提供：Value...
我的程序将生成许多小的数据帧,例如下面的Column_A Column_Brow1 1 2Column_A Column_Brow2 3 4Column_C Column_Drow1 5 6Column_C Column_Drow2 7 8我希望它们合并为Column_A Column_B Column_C Column_Drow1 1 2 5 6row2 3 4 7 8当数据帧需要一次合并一个时,该怎么做.生成较小数据帧的...
我在下面有两个数据框(可以找到here和here)：df= pd.read_csv('Thesis/ExternalData/naics_conversion_data/SIC2CRPCats.csv', \engine='python', sep=r'\s{2,}', encoding='utf-8_sig')我只提供了在df中读取的代码,因为它存在一些独特的格式问题.df.dtypesSICcode object Catcode object Category object SICname object MultSIC object dtype: objectmerged.dtypes2012 NAICS Code float64 2002to2007 NA...
我有2列的pandas数据框：{‘A’：[1,2,3],’B’：[4,5,6]} 我想在其中创建一个新列：{‘C’：[1 4,2 5,3 6]}解决方法:如果您不介意zip对象,则可以使用f [‘C’] = zip(df.A,df.B).如果您喜欢元组,则可以使用list()转换zip对象.请参考此post.在这种情况下使用zip非常方便.
我有两个数据框：dfDepas和df7；dfDepas.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 7 entries, 0 to 6 Data columns (total 4 columns): day_of_week 7 non-null object P_ACT_KW 7 non-null float64 P_SOUSCR 7 non-null float64 depassement 7 non-null float64 dtypes: float64(3), object(1) memory usage: 280.0+ bytesdf7.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 7 entrie...
我创建了9个数据透视表： 他们都看起来像这样2015 NR_V 0 20.0000001 20.4056772 35.9826253 50.4751674 61.578472我想通过NR_V合并所有表格,就像合并普通表格的方式一样,但是我认为空行会把它扔掉. 我试过了dfs = [p_2009, p_2010, p_2011, p_2012, p_2013, p_2014, p_2015 ] merge = partial(pd.merge, on=['NR_V'], how='outer')result = dfs[0]for df in dfs[1:]:result = merge(result, df)但是我收到一个错...
我是python的新手.我正在使用dask读取5个大(> 1 GB)的csv文件,并将它们合并(类似SQL)到dask数据帧中.现在,我正在尝试将合并结果写入单个csv中.我在dask数据帧上使用了compute()将数据收集到单个df中,然后调用to_csv.但是,compute()在所有分区上读取数据的速度都很慢.我尝试直接在dask df上调用to_csv,它创建了多个.part文件(我没有尝试将那些.part文件合并到一个csv中).有没有其他选择可以将daf df放入单个csv中,或者可以使用任何参...
我有两个熊猫数据框,格式如下：df_ts = pd.DataFrame([[10, 20, 1, 'id1'],[11, 22, 5, 'id1'],[20, 54, 5, 'id2'],[22, 53, 7, 'id2'],[15, 24, 8, 'id1'],[16, 25, 10, 'id1']], columns = ['x', 'y', 'ts', 'id'])df_statechange = pd.DataFrame([['id1', 2, 'ok'],['id2', 4, 'not ok'],['id1', 9, 'not ok']], columns = ['id', 'ts', 'state'])我正在尝试将其转换为格式,例如：df_out = pd.DataFrame([[10, 20, 1, 'id...
假设我有两个字典,其中值是列表(或集合也很好,因为内容是唯一的).例如：dic1 = {'math': ['algebra', 'trigonometry', 'geometry']} dic2 = {'math': ['calculus'], 'science': ['physics']} dic2.update(dic1)我想要的输出是这样的：{'math': ['algebra', 'trigonometry', 'geometry', 'calculus'], 'science': ['physics']}但是我得到了：{'math': ['algebra', 'trigonometry', 'geometry'], 'science': ['physics']}本质上,我希...