Articles of datos de los

Reemplazar valores numéricos en un dataframe de pandas

Problema : Dataframe contaminado. Detalles: El marco consta de valores de cadena NaNs que conozco el significado y los valores numéricos. Tarea : Reemplazar los valores numéricos con NaNs Ejemplo import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([[‘abc’, ‘cdf’, 1], [‘k’, ‘sum’, ‘some’], [1000, np.nan, ‘nothing’]]) afuera: 0 1 2 0 abc […]

Cortar múltiples rangos de columnas con Pandas

Supongamos que tengo 20 columnas en un conjunto de datos y quiero usar 19 como entrada. y las columnas de entrada son columnas de 1:10 y 12: 20 y quiero usar la columna 11 como salida. Entonces, ¿cómo dar este tipo de rango utilizando pandas? por ejemplo: Ejemplo de conjunto de datos considera que los […]

cómo agregar dos o más marcos de datos en pandas y hacer un análisis

Tengo 3 df’s df1=pd.DataFrame({“Name”:[“one”,”two”,”three”],”value”:[4,5,6]}) df2=pd.DataFrame({“Name”:[“four”,”one”,”three”],”value”:[8,6,2]}) df3=pd.DataFrame({“Name”:[“one”,”four”,”six”],”value”:[1,1,1]}) Puedo agregar uno por uno, pero quiero agregar los tres marcos de datos a la vez y hacer un análisis. Estoy tratando de contar el nombre que contiene la cantidad de marcos de datos divididos por el total de marcos de datos name present in dataframes/total dataframes Mi salida […]

Seleccione el índice inverso en pd.Dataframe

¿Cómo seleccionar el índice inverso en pd.DataFrame usando loc o iloc ? Intenté df.loc[!my_index,my_feature] pero falló. Y df.loc[[ind for ind in df.index.tolist() if ind not in my_index],my_feature] parece demasiado aburrido. ¿Alguna idea mejor?

Pandas DataFrame astack múltiples valores de columna en una sola columna

Suponiendo el siguiente DataFrame: key.0 key.1 key.2 topic 1 abc def ghi 8 2 xab xcd xef 9 ¿Cómo puedo combinar los valores de todas las columnas clave. * En una sola columna ‘clave’, que se asocia con el valor del tema correspondiente a las columnas clave. *? Este es el resultado que quiero: topic […]

¿Cómo extraigo la fecha / año / mes del dataframe de pandas?

Estoy intentando extraer información de año / fecha / mes de la columna “fecha” en el dataframe de pandas. Aquí está mi código de muestra: from datetime import datetime def date_split(calendar): for row in calendar: new_calendar={} listdate=datetime.strptime(row[‘date’],’%Y-%M-%D’) No he terminado el código completo, pero cuando pruebo esta parte, sigo recibiendo un error como este: —-> […]

valor coincidente entre dos DataFrames utilizando pandas en python

Hola tengo dos DataFrames como abajo DF1 Alpha | Numeric | Special and | 1 | @ or | 2 | # lol ok | 4 | & DF2 with single column Content boy or girl school @ morn pyc LoL ok student Chandra Quiero buscar si alguien de la columna en DF1 tiene alguna […]

¿Cómo crear un conjunto de datos de tensorflow a partir de un DataFrame con columnas vectoriales?

Así que tengo algunos datos de tren en un archivo csv train.csv con el siguiente formato: x;y;type [1,2,3];[2,3,4];A [2,7,9];[0,1,2];B Este archivo se analiza como un pd.DataFrame con lo siguiente: CSV_COLUMN_NAMES = [‘x’, ‘y’, ‘type’] train = pd.read_csv(“train.csv”, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0, delimiter=”;”) train[‘x’] = train[‘x’].apply(literal_eval) train[‘y’] = train[‘y’].apply(literal_eval) Hasta ahora tan bueno. La función literal_eval se aplica […]

Las pandas combinan dos marcos de datos con columnas diferentes

Seguramente me estoy perdiendo algo simple aquí. Intentar fusionar dos marcos de datos en pandas que tienen principalmente los mismos nombres de columna, pero el dataframe correcto tiene algunas columnas que la izquierda no tiene, y viceversa. >df_may id quantity attr_1 attr_2 0 1 20 0 1 1 2 23 1 1 2 3 19 […]

Creando diccionarios nesteds complejos desde Pandas DataFrame

Estoy intentando encontrar una forma genérica de crear (posiblemente profundamente) diccionarios nesteds desde una instancia plana de Pandas DataFrame. Supongamos que tengo el siguiente DataFrame: dat = pd.DataFrame({‘name’ : [‘John’, ‘John’, ‘John’, ‘John’, ‘Henry’, ‘Henry’], ‘age’ : [24, 24, 24, 24, 31, 31], ‘gender’ : [‘Male’,’Male’,’Male’,’Male’,’Male’,’Male’], ‘study’ : [‘Mathematics’, ‘Mathematics’, ‘Mathematics’, ‘Philosophy’, ‘Physics’, ‘Physics’], ‘course’ […]