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有没有办法从 pandas Read_CSV中提取数据类型转换功能?

我有以下数据帧,其中所有列都是对象类型。 我的目标是推断出每一列的真实类型并进行转换。 我已找到解决办法并将其另存为CSV,然后再次加载。 有什么方法可以使用Pandas Read_CSV类型转换功能而无需保存和加载文件? {'A': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: nan, 4: nan, 5: ..
发布时间:2022-09-22 19:49:19 Python

如何从文本中提取表情符号,然后将其添加到新的专栏中?

我想知道如何从文本中提取所有表情符号,然后将它们添加到新的栏中,同时从原始文本中删除它们--如果这有意义的话。 例如,考虑以下数据: ID 文本 1 这是很好的💯 2 太爱你了😍❤️ 3 你让我难过!😥 这是我的预期输出: ID 文本 表情符号 1 这很好 💯 2 太爱你了 😍❤️ 3 你让我难过! 😥 到目前为止,我已经尝试了this解决方案 ..
发布时间:2022-09-22 12:57:22 Python

pandas 更新多索引数据帧中的值

如何编辑多索引数据框的值?如果它是非多索引数据帧,我知道我可以这样做:df.at[0,'foo'] = 12.3。 此外,这也不起作用:df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3。 考虑多索引列数据帧。 colnames = [ ['foo', 'foo', 'foo', 'po', 'po', 'po', 'di', 'di', 'di'], ['a', ..
发布时间:2022-09-20 21:50:33 Python

基于多个一级列的子集多索引DataFrame

我有一个多=索引的DataFrame,但我希望每个级别1只保留两列,用于每个级别0变量(即列‘1’和‘2’)。我可以单独设置它们的子集,但我想一起设置子集,这样我就可以并排保留这些值 这是DataFrame index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*[['bar1', 'foo1', 'bar1', 'foo2','bar3','foo3' ..
发布时间:2022-09-20 21:16:11 Python

在 pandas 中使用带有多重索引的.loc

有没有人知道是否可以使用DataFrame.loc方法从MultiIndex中进行选择?我有以下DataFrame,并且希望能够访问位于('at', 1)、('at', 3)、('at', 5)等索引(非顺序)的Dwell列中的值。 我希望能够执行类似data.loc[['at',[1,3,5]], 'Dwell']的操作,类似于常规索引的data.loc[[1,3,5], 'Dwell'] ..
发布时间:2022-09-20 21:06:27 Python

如何对多索引数据帧进行重新索引

是否有办法对(不同级别的)两个数据帧重新编制索引,以便它们在所有级别上共享一个公共索引? 演示: 创建名为‘A’的基本数据帧: index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR']) data = np.random.randint(1, 20, (5,5)) A = pd.DataFrame(data=data, index=inde ..
发布时间:2022-09-20 20:54:33 Python

如何在h5文件中分层写入大的多个数组?

假设我有10000个系统。对于每个系统,我都有两个数据集:对于每个数据集,我都有x、y和y_err数组。如何使用h5py或pandas将所有系统的数据放到一个h5文件中?下面给出了详细说明。 Systems=np.arange(10000) for sys in Systems: x1,y1,y1_err=np.random.rand(100),np.random.rand(100 ..
发布时间:2022-09-05 15:16:50 Python

高效地定位数据框中的分组常量列。

如何有效地从数据框中提取按组排列的常量列?我在下面包含了一个plyr实现,以精确地说明我想要做的事情,但速度很慢。我怎样才能尽可能高效地做这件事呢?(理想情况下,根本不分割数据帧)。 base ..
发布时间:2022-09-03 16:16:29 其他开发