python pandas 环境 迭代生成dataframe 出错,求大神指导

其他开发语言 > 脚本语言(Perl/Python) [问题点数:50分,结帖人zgjsswjw]
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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红花 2020年11月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2014年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2014年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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Python:将大型CSV文件转化为DataFrame

原文:... 方法一: with open('C:/Users/asus/Desktop/Python/test.csv') as f: for line in f: print line 这种方法虽然写起来甚是简便,代码量很少,但是读出来的都是字符串,不...

异常值处理 - iterrows()对 DataFrame 进行遍历,并修改遍历中的异常值 - Python代码

先要有一个很简单的被命名为 data 的表:  第三列是一个名曰周杰伦的人历年来每个月的月薪,其中2016年月薪10万,纵观他历年来的月薪基本不超过3万(显然他不是我的偶像胖伦),因此对于这个人来说月薪10万是...

pandas循环插入行

恩还是校赛C题 于是我打开附件二瞅了瞅,每隔半小时记录一次...于是for循环直接pandas插入行好了 # 在时间列每两行之间插入29行,在前一行的基础上+1 # 把原来半小时的时间间隔转换为一分钟 for i in new_time: time=.

通俗易懂看时间序列,大神是怎么在python中使用它的?

  作者:Arnaud Zinflou 时间序列是日常生活中遇到的最常见的数据类型之一。股票价格、销售数据、气候数据、能源使用、甚至个人体重都是可以定期收集的数据。几乎每个数据科学家都会在工作中遇到时间序列,能够...

如何正确使用Pandas库提升项目的运行速度?

来源:挖地兔作者:Joe Wyndham如果你从事大数据工作,用PythonPandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色,尤其是对于从Excel...

第1章 Pandas基础操作(使用pandas进行数据分析,从小白逆袭大神,你会了吗?)

文章目录第1章 Pandas基础查看Pandas版本一、文件读取与写入1. 读取(a)csv格式(b)txt格式(c)xls或xlsx格式2. 写入(a)csv格式(b)xls或xlsx格式二、基本数据结构1. Series(a)创建一个Series对于一个Series...

python速查中文_Python——Pandas速查手册中文版

转自——http://blog.csdn.net/qq_33399185/article/details/60872853,非常感谢大神的整理!还有图片版,转自——https://zhuanlan.zhihu.com/p/27878128导入数据pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据pd.read_...

datatable:比pandas更快的GB量级的库

虽然pandas是数据分析、机器学习等必备利器,但现在流行的机器学习应用训练模型动辄需要GB级别的数据,很多时候pandas无法快速读取大数据文件或者进行高效运算,甚至可...

Python手册(Data Analysis)--pandas

说明:本手册所列包来自Awesome-Python ,结合GitHub 和官方文档,参考 SeanCheney 大神在简书上翻译的《利用Python进行数据分析·第2版》,整理所得。 pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能,提供数据操作、准备、...

python中值_python中值

Python学习(1)--变量与表达式Python学习(1)--变量与表达式1.python中变量在内存中与java的区别在python中当变量的内容发生改变时,python会在内存中重新开辟一个区域存储这个内容;而在java中变量指向内存中的一片...

百度飞桨《青春有你2》Python小白逆袭大神活动总结与感悟

百度飞桨《青春有你2》Python小白逆袭大神活动总结** Day1-Python基础练习 作业一:输出 9*9 乘法口诀表(注意格式) 第一天讲了python的基本语法相关,虽然没有学校内容详细,但内容都很简单: def table(): #在这里...

Python 写出这样的进度条,刷新了我对进度条的认知

点击上方蓝色小字,关注“涛哥聊Python”重磅干货,第一时间送达来自公众号:Python大数据分析❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNF...

AI studio 训练分享之Python小白逆袭大神课程

缘由 最近,百度在推广自家的paddlepaddle框架,这同时...但当时没有开通博客,所以,就着这次新的课程,一起扒一下这次课程一些可收获的点,具体的课程链接可见:百度 aistudio实训平台–Python小白逆袭大神课程....

第9章 pandas时序数据(初学者必学)

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析,对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响...

【机器学习与算法】python手写算法:xgboost算法

【机器学习与算法】用python实现xgboost背景知识上代码结果对比1、目标函数:linear2、目标函数:logistic 背景知识 关于XGB原理的解释与推导,最好就直接参看原作者陈天奇大神的PPT,这里对原理不再赘述,直接附上...

python动态页面元素爬取_python爬虫入门详解

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:1.爬取数据,进行市场调研和商业分析。爬取知乎优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息,分析房价变化...

统计学习方法-001_感知机算法及python代码实现

学习参考b站视频: ...我的笔记 1、背景: 通过学习第二章-感知机模型,由简入深,逐渐了解统计学习的三大要素和机器学习的基础。熟悉整个流程。...这里的随机指的是,在原损失函数中,要求出所有的误分点

python 科学计算基础教程电子版-自学Python 编程基础、科学计算及数据分析

自学Python 编程基础、科学计算及数据分析 epub pdf mobi txt 下载自学Python 编程基础、科学计算及数据分析 epub pdf mobi txt 下载☆☆☆☆☆李金 著下载链接在页面底部发表于2020-10-30商品介绍出版社: 机械工业...

linux和python学哪个好一些-知乎大佬都推荐的python培训机构

相信很多人在程序圈里提一句python,不少人都会参与进来,python的话题性实在是太大了,而python的趋势也大大有争夺第一语言的趋势,随之而来的是更多的人去学习python培训python。那么python培训机构有没有好的推荐...

Python数据分析零基础入门(六)-数据加载、存储与文件格式

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结,其中read_csv和read_table可能会是你今后用得最多的。文章配套代码与系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙<...

python视频教程唐学韬-python

赠送配套学习视频和配套编程环境,边看边学更便捷; 5.赠送Python学习速查地图,掌握编程语言关键步骤,学习不迷路; 6.提供读者学习交流群,不懂就问,近距离接触行业大佬; 7.赠送学习源代码文件、练习答案,助...

一文看懂Python的控制结构:for、while、if…都有了

导读:本文介绍Python中的常见控制结构。作者:挪亚·吉夫特(Noah Gift)来源:大数据DT(ID:hzdashuju)传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而,需要...

手把手教你入门Python爬虫

如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。利用爬虫我们可以获取...

python 爬虫_python爬虫入门详解

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:1.爬取数据,进行市场调研和商业分析。爬取知乎优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。 抓取房产网站买卖信息,分析房价变化...

吴达恩机器学习python代码

“#吴达恩机器学习python代码” Coursera-ML-AndrewNg-Notes/code/ex1-linear regression/1.linear_regreesion_v1.ipynb

python线上课程-零基础学Python量化投资,超值线上课程反复回看

原标题:零基础学Python量化投资,超值线上课程反复回看超值网络课程量化投资是一种严谨、系统化的投资方式,相比起传统投资,量化投资风险低回报高,但是它要求投资者使用数据处理分析、计算机编程技术、金融工程...

Python-机器学习 入门及技巧总结

随着这两年人工智能的快速发展,机器学习与深度学习行业炙手可热,对于那些想进入这个行业的同学们,小编在这里给大家介绍一下自己的心得体会以及利用Python的一些小技巧,希望对大家有所帮助。 在机器学习方面,...

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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