如何使用多个变量名称和值来融合pandas数据框？我有以下数据框,在for循环中更改其形状.在其中一个for循环迭代中,它看起来像这样:
ID Cat Class_A Class_B Prob_A Prob_B
1 Veg 1 2 0.9 0.1
2 Veg 1 2 0.8 0.2
3 Meat 1 2 0.6 0.4
4 Meat 1 2 0.3 0.7
5 Veg 1 2 0.2 0.8
我需要以这样的方式融化它:
ID Cat Class Prob
1 Veg 1 0.9
1 Veg 2 0.1
2 Veg 1 0.8
2 Veg 2 0.2
3 Meat 1 0.6
3 Meat 2 0.4
4 Meat 1 0.3
4 Meat 2 0.7
5 Veg 1 0.2
5 Veg …我正在尝试使用 BERT 来获取句子嵌入。我是这样做的：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_trf")
nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog").vector
这输出一个空向量！
array([], dtype=float32)
我错过了什么吗？
我有两个 CrawlerProcesses，每个都调用不同的蜘蛛。我想将自定义设置传递给这些进程之一以将蜘蛛的输出保存到 csv，我想我可以这样做：
storage_settings = {'FEED_FORMAT': 'csv', 'FEED_URI': 'foo.csv'}
process = CrawlerProcess(get_project_settings())
process.crawl('ABC', crawl_links=main_links, custom_settings=storage_settings )
process.start()
在我的蜘蛛中，我将它们读作一个论点：
def __init__(self, crawl_links=None, allowed_domains=None, customom_settings=None, *args, **kwargs):
self.start_urls = crawl_links
self.allowed_domains = allowed_domains
self.custom_settings = custom_settings
self.rules = ......
super(mySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
但是我怎么能告诉我的项目设置文件“settings.py”这些自定义设置呢？我不想对它们进行硬编码，而是希望它们被自动读取。
在pandas数据框中分组后,是否有任何方法可以对列进行求和？例如,我有以下数据框:
ID W_1 W_2 W_3
1 0.1 0.2 0.3
1 0.2 0.4 0.5
2 0.3 0.3 0.2
2 0.1 0.3 0.4
2 0.2 0.0 0.5
1 0.5 0.3 0.2
1 0.4 0.2 0.1
我想要一个名为"my_sum"的额外列,它将所有列中的第一行(W_1,W_2,W_3)相加.输出将是这样的:
ID W_1 W_2 W_3 my_sum
1 0.1 0.2 0.3 0.6
1 0.2 0.4 0.5 1.1
2 0.3 0.3 0.2 0.8
2 0.1 0.3 0.4 0.8
2 0.2 0.0 0.5 0.7
1 0.5 0.3 0.2 1.0
1 0.4 0.2 0.1 0.7
我发现了以下内容:
df['my_sum'] = df.groupby('ID')['W_1','W_1','W_1'].transform(sum,axis=1)
但这总结了W_1的所有条目.该文件 …
我正在尝试将 for a 循环中生成的绘图保存到一个 pdf 文件中，但这里说我们需要为此付费
此功能有任何更新吗？我们真的需要付费才能保存为pdf吗？
我们如何替换数据框中的特定值,以使替换等于这些特定值所在的第i列的顺序？例如,我有这个DF:
A B C
0 0 1
1 0 0
1 0 0
0 1 0
1 0 1
用第1列所在的第i列(第1,第2,第3等)的顺序替换此数据框中的所有1,以便它像这样松散:
A B C
0 0 3
1 0 0
1 0 0
0 2 0
1 0 3
这是我认为可行的,但它没有:
DF_2= [(0 if i== 0 else j for i in DF.iloc[:,j] ) for j in range(DF.shape[1]) ]
我有一个带有空单元格的数据框，如下所示：
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
A B C
G
E R P
J
C K T
我想创建一个额外的列，其中包含每行中的空单元格数量，因此预期输出如下：
ID Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 No_Of_Empty
1 A B C 2
2 G 3
3 E R P 2
4 J 3
5 C K T 3
这是我尝试过的：
df['No_Of_Des'] = df.iloc[:,1::].apply(lambda x: sum(x==' '), axis = 1)
我得到的输出与预期的不同，我不确定这里出了什么问题？
如何忽略数据帧内随机分布在数据帧中的空单元格？这是我所拥有的一个例子
ColA ColB ColC ColD ColF ColG ColH
A b D
W R D
J H T
Q A O
每行总共有3个条目,但空单元格是随机的.我看了这里,但由于我的数据随机性,它没有帮助
我期待的输出是:
ColA_New ColB_New ColC_New
A b D
W R D
J H T
Q A O