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在 Pandas 数据框中用 NaN 替换字符串值 - Python
我必须更换价值吗？使用 NaN 以便您可以调用 .isnull () 方法。我找到了几种解决方案，但总是返回一些错误。认为：
data = pd.DataFrame([[1,?,5],[?,?,4],[?,32.1,1]])
如果我尝试：
pd.data.replace('?', np.nan)
我有：
0 1 2
0 1.0 NaN 5
1 NaN NaN 4
2 NaN 32.1 1
但 data.isnull() 返回：
0 1 2
0 False False False
1 False False False
2 False False False
为什么？
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用R加速迭代循环计算
我必须加快我的脚本.我有一些周期,如:
DT <- data.frame(Index=1:20, A=c(10:29))
cost1 <- 3
cost2 <- 0.05
cost3 <- 50
DT$S[1] <- cost1
for (j in 2:(20)) {
DT$S[j] <- DT$S[j-1]-cost3+DT$S[j-1]*cost2/12
}
其中cost1和cost2是常量.是否可以避免编写循环？
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python - 在列pandas中将float转换为整数
我有一个pandas数据帧:
df3 = pd.DataFrame({
'T': [11.0,22.0,11.23,20.03],
'v2': [11.0,13.0,55.1,33.0],
'v3' : [112.1,2.0,2.1,366.0],
'v4': [np.nan, "blue", 1.0, 2.0]
})
T v2 v3 v4
0 11.00 11.0 112.1 NaN
1 22.00 13.0 2.0 blue
2 11.23 55.1 2.1 1.0
3 20.03 33.0 366.0 2.0
我必须:
T v2 v3 v4
0 11 11.0 112.1 NaN
1 22 13.0 2.0 blue
2 11.23 55.1 2.1 1.0
3 20.03 33.0 366.0 2.0
所以我必须只在'T'上将float转换为整数
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检查日期列是否在日期范围内 - 熊猫
我必须检查日期列是否在一个范围内。特别是我必须检查它是否包含在另一个日期 +/- n 天给出的范围内。假设我的数据框是：
import pandas as pd
d = {
'date1': ['2019-09-11', '2019-09-12', '2019-08-02'],
'date2': ['2019-10-11', '2019-09-24', '2019-11-11']
}
df = pd.DataFrame(d)
我必须检查是否 (date2 - 5 days) < date1 < (date2 + 5 days)
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安装另一个版本的 Numpy
我有 numpy 版本 1.16.1，但我需要安装 1.15.4，因为 pyinstaller 不起作用。我必须卸载当前版本还是可以直接安装 1.15.4 版？
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OCR 的背景图像清理
通过tesseract-OCR，我试图从以下带有红色背景的图像中提取文本。
我在提取框 B 和 D 中的文本时遇到问题，因为有垂直线。我怎样才能像这样清理背景：
输入：
输出：
一些想法？没有框的图像：
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将xml转换为pandas数据框python
我必须将 xml 文件转换为数据框熊猫。我尝试了很多模式，但结果是一样的：无，无......我错了什么？另一个图书馆更好吗？是否可能是因为我的 XML 格式？xml 文件的类型为：
<Document xmlns="xxx/zzz/yyy">
<Header>
<DocumentName>GXXXXXXXXXX</DocumentName>
<DocumentType>G10</DocumentType>
<Version>2.0.0.0</Version>
<Created>2018-12-11T09:00:02.987777+00:00</Created>
<TargetProcessingDate>2019-02-11</TargetProcessingDate>
<Part>
<CurrentPage>1</CurrentPage>
<TotalPages>1</TotalPages>
</Part>
</Header>
<Body>
<Accounts>
<Account>
<Type>20WE</Type>
<OldType>19WE</OldType>
<Kids>
<Kid>
<Name>marc</Name>
<BirthDate>2000-02-06</BirthDate>
<Year>19</Year>
<Email>marc@xxx.com</Email>
</Kid>
</Kids>
</Account>
</Accounts>
</Body>
</Document>
尝试过的代码之一
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
class XML2DataFrame:
def __init__(self, xml_data):
self.root = ET.XML(xml_data)
def parse_root(self, root):
"""Return a list of dictionaries from the text and attributes of the
children under this XML root."""
return [parse_element(child) for child in root.getchildren()]
def …0
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将一列日期从序号转换为标准日期格式-Pandas
我必须将一列日期从整数/日期格式转换为日期格式dmY。例：
import pandas as pd
col1 = [737346, 737346, 737346, 737346, 737059, 737346]
col2 = ['cod1', 'cod2', 'cod3', 'cod4', 'cod1', 'cod2']
dict = {'V1' : col1, 'V2' : col2}
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
df
V1 V2
0 737346 cod1
1 737346 cod2
2 737346 cod3
3 737346 cod4
4 737059 cod1
5 737346 cod2
预期：
df
V1 V2
0 14-10-2019 cod1
1 14-10-2019 cod2
2 14-10-2019 cod3
3 14-10-2019 cod4
4 31-12-2018 cod1
5 14-10-2019 cod2
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