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我正在尝试创建一个 pandas 数据框,其中的列是 numpy 数组。我还想在创建时命名列。
这似乎是一项非常简单的任务。
尽管列的顺序错误,但它在不命名列的情况下工作正常:
import numpy as np
import pandas as pd
n_obs = 500
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(low = 1.1, high = 5.0,size = (n_obs) ) , np.random.randint(size = (n_obs), low = 18, high = 80))
print(df.head())
输出:
49 3.802458
57 3.830600
29 4.991442
47 2.600079
70 1.658041
52 2.236296
37 3.327520
23 1.366954
22 1.509165
36 1.289901
77 3.834789
68 4.370223
40 4.532152
71 2.348842
当我尝试命名列时出现错误:
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(low = 1.1, high = 5.0,size = (n_obs) ) , np.random.randint(size = (n_obs), low = 18, high = 80), columns =['col1','col2'])
输出:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\GBUHR4\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\internals.py", line 4622, in create_block_manager_from_blocks
placement=slice(0, len(axes[0])))]
File "C:\Users\GBUHR4\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\internals.py", line 2957, in make_block
return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
File "C:\Users\GBUHR4\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\internals.py", line 120, in __init__
len(self.mgr_locs)))
ValueError: Wrong number of items passed 1, placement implies 2
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "fake.py", line 33, in <module>
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(low = 1.1, high = 5.0,size = (n_obs) ) ,
np.random.randint(size = (n_obs), low = 18, high = 80), columns =['col1','col2'
])
File "C:\Users\Me\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\frame.py", line 361, in __init__
copy=copy)
File "C:\Users\Me\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\frame.py", line 533, in _init_ndarray
return create_block_manager_from_blocks([values], [columns, index])
File "C:\Users\Me\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\internals.py", line 4631, in create_block_manager_from_blocks
construction_error(tot_items, blocks[0].shape[1:], axes, e)
File "C:\Users\Me\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pand
as\core\internals.py", line 4608, in construction_error
passed, implied))
ValueError: Shape of passed values is (1, 500), indices imply (2, 500)
我找不到涵盖此内容的教程。这显然是一个非常简单的问题,但我找不到解决方案。
最佳答案
使用字典将数组传递给 DataFrame
构造函数:
n_obs = 500
a = np.random.uniform(low = 1.1, high = 5.0,size = (n_obs))
b = np.random.randint(size = (n_obs), low = 18, high = 80)
df = pd.DataFrame({'col1':a, 'col2':b})
print (df.head())
col1 col2
0 2.070148 23
1 1.735960 28
2 4.156209 72
3 4.253241 26
4 3.539951 45
如果可以使用 python 3.6 以下,请添加参数 columns
以指定顺序(从 Python 3.6 开始,标准 dict 类型默认保持插入顺序):
df = pd.DataFrame({'col1':a, 'col2':b}, columns=['col2','col1'])
print (df.head())
col2 col1
0 23 2.070148
1 28 1.735960
2 72 4.156209
3 26 4.253241
4 45 3.539951
你也可以在 numpy 中堆叠数组,但得到相同类型的数据 - 这里是 float :
df = pd.DataFrame(np.column_stack((a,b)), columns=['col1','col2'])
print (df.head())
col1 col2
0 2.070148 23.0
1 1.735960 28.0
2 4.156209 72.0
3 4.253241 26.0
4 3.539951 45.0
也在你的解决方案中:
df = pd.DataFrame(a, b)
第一个数组创建列和第二个索引,就像:
df = pd.DataFrame(a, index=b)
print (df.head())
0
23 2.070148
28 1.735960
72 4.156209
26 4.253241
45 3.539951
关于python - 从几个 numpy 系列创建 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53537575/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!