我有一个数据框df_in像这样：import pandas as pd import numpy as np dic_in = {'A':['A1','A1','A1','L3','A3','A3','B1','B1','B1','B2','A2'],'B':['xxx','ttt','qqq','nnn','lll','nnn','eee','xxx','qqq','bbb','sss'],'C':['fas','efe','pfo','scs','grj','rpo','cbb','asf','asc','wq3','mls']} df_in = pd.DataFrame(dic_in)我也有另一个数据框,称为df_map：dic_map = {'X':['A1' ,'A1' ,'A1' ,'A2' ,'A3' ,'B1' ,'B1' ,'...
我有一个键和值的字典.我想“映射”数据框列中的数字,其中原始列是键,新列是值. 但是,字典中未包含的任何值都应编码为999. 原始数据框：Col1 0 02 1 03 2 02 3 02 4 04 5 88 6 77字典：codes = {'01':'05','02':'06','03':'07','04':'08'}预期产量：>>> df['ColNew'] = df['Col1'].map(codes)ColNew 0 06 1 07 2 06 3 06 4 08 5 999 6 999除了首先将999代码包含在字典中之外,我不确定如...
如何在Python 3.6中正确比较for循环,列表推导和映射的性能？ 在下面的代码中,普通的for循环执行得很好(我使用list()从生成器获取值).我在这里做错什么了吗？结果与discussion on Python 2形成鲜明对比.import timeitcode_for = """ for i in range(1000):hex(i) """code_map = """ list(map(hex, range(1000))) """code_map_lambda = """ list(map(lambda x: hex(x), range(1000))) """code_list_comprehension = """ [hex(x) for ...
我有我的字典d = {'A':1, 'B':2, 'C':3}和我的数据框df =pd.DataFrame({ "col1": ["A", "B", "C"], "col2": [1, 2, 3], "col3": [2, 1, 4] })我搜索以比较df中的每个值与字典中的对应值.如果匹配,则保留该值,否则将丢弃该值. 我尝试m = df['col2'] >= d[df['col1']] df.where(m, df, other = "")但是它会得到m的错误代码：TypeError：“系列”对象是可变的,因此无法进行哈希处理… 谢谢您的帮助.解决方法:使用Apply创建一个新列进行...
我正在尝试使用xgboost算法预测解决多类分类,但是我不知道Forecast_proba是如何工作的.实际上,predict_proba会生成一个概率列表,但我不知道每种概率与哪个类别相关. 这是一个简单的示例： 这是我的火车数据：+------------+----------+-------+ | feature1 | feature2 | label | +------------+----------+-------+ | x | z | 3 | +------------+----------+-------+ | y | u | 0 | +--...
我正在使用Django 1.3和Django Auth Ldap 1.0.6.并且我试图让在LDAP服务器上具有特殊状态的用户(管理员)在我的Django应用程序中具有相同的状态. 这些是我当前的设置：AUTH_LDAP_SERVER_URI = 'ldap://path.to.server'AUTH_LDAP_BIND_DN = '' AUTH_LDAP_BIND_PASSWORD = '' AUTH_LDAP_USER_DN_TEMPLATE = 'uid=%(user)s,cn=users,dc=server,dc=location,dc=lan' AUTH_LDAP_GROUP_SEARCH = LDAPSearch('cn=groups,dc=server,dc=locat...
Postgres版本：9.1.x. 说我有以下架构：DROP TABLE IF EXISTS posts CASCADE; DROP TYPE IF EXISTS quotes CASCADE;CREATE TYPE quotes AS (text CHARACTER VARYING,is_direct CHARACTER VARYING );CREATE TABLE posts (body CHARACTER VARYING,q quotes[] );我希望执行以下插入操作(以SQL所示),但是要从Python Psycopg2执行.insert into posts(body,q) VALUES('ninjas rock',ARRAY[ ROW('I AGREE',True)::quotes, ROW('I DI...
我想使用pythons map计算字符串中字母的频率并减少内置函数.谁能提供一些有关我该如何做的见解？ 到目前为止,我得到的是：s = "the quick brown fox jumped over the lazy dog"# Map function m = lambda x: (x,1)# Reduce # Add the two frequencies if they are the same # else.... Not sure how to put both back in the list # in the case where they are not the same. r = lambda x,y: (x[0], x[1] + y[1]) if x[0] == y[0...
我希望能够匹配一些国际化字符的URL请求,例如/Comisin.这是我的设置：class Application(tornado.web.Application):def __init__(self):handlers = [ '''some handlers, and then this: '''(r"/([\w\:\,]+)", InternationalizedHandler)]tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)但是在Tornado中设置语言环境似乎不是正确的解决方案.如何设置正则表达式来捕获,,等字符？会在python中更改re模式吗？解决方法:T...
实现了数据模型与数据库的解耦，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，而不需要更改代码。orm操作本质上会根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句。所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....，如果数据库迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可。
假设以下DataFrame：df = pd.DataFrame({'id': [8,16,23,8,23], 'count': [5,8,7,1,2]}, columns=['id', 'count'])id count 0 8 5 1 16 8 2 23 7 3 8 1 4 23 2…是否有一些Pandas魔术可以让我重新映射ID,以使ID顺序排列？寻找类似的结果：id count 0 0 5 1 1 8 2 2 7 3 0 1 4 2 2原始ID [8,16,23]被重新映射为[0,1,2] 注意：重新映射不必保持ID的原始顺序.例...
是否可以在一张地图中向此小DataFrame添加3个新列？import datetime as dt import pandas as pd from pandas import *df = pd.DataFrame({'myDate':['2006-02-12','2007-07-20','2009-05-19']})def convert_date(val): d, m, y = val.split('-')return int(d), int(y), int(m)df[['day', 'year','month']] = df.myDate.map(convert_date)解决方法:我认为您可以转换列myDate to_datetime,然后使用dt.year、dt.month和dt.day：d...
我有一本嵌套的字典.>>> foo = {'m': {'a': 10}, 'n': {'a': 20}} >>> 我想根据“ a”的值过滤特定的值. 我可以为此目的使用列表推导.>>> [foo[n] for n in foo if foo[n]['a'] == 10] [{'a': 10}] >>> 如预期的那样,仅使用list可以给我foo中的元素(而不是元素的值)：>>> list(filter(lambda x: foo[x] if foo[x]['a']==10 else None,foo)) ['m'] >>> 使用地图会返回不??需要的“无”值：>>> list(map(lambda x: foo[x] if foo[x][...
熊猫新手. R用户使用拆分,应用,合并模式来分析子群体.例如性别,1 =“男性”,2 =“女性”,9 =“未知”. 我有一个数据框,其中有一个天列,其20,000的值是从1到7的整数,对应于“ Mon”,“ Tue”等.我需要使用标签而不是它们的原始int值进行分类. 我的第一次尝试是尝试.astype(“ category”)：import numpy as np import pandas as pd dow = pd.DataFrame({'labels': ("Sunday","Monday","Tuesday","Wednesday", "Thursday", "Friday",...
我有两列要使用同一词典映射到单个新列(如果词典中没有匹配的键,则返回0).>> codes = {'2':1,'31':1,'88':9,'99':9}>> df[['driver_action1','driver_action2']].to_dict() {'driver_action1': {0: '1',1: '1',2: '77',3: '77',4: '1',5: '4',6: '2',7: '1',8: '77',9: '99'},'driver_action2': {0: '31',1: '99',2: '31',3: '55',4: '1',5: '5',6: '99',7: '2',8: '4',9: '99'}}我以为我可以做：>> df['driver_reckless_remap...