Создание фрейма данных с добавлением
Я пытаюсь создать DataFrame с добавлением:
col_stats= ['Attribute', 'Mean', 'Var', 'Std']
stats = pd.DataFrame(columns=[col_stats])
for i in train:
new_row = [
i,
train[i].mean(),
np.var(train[i]),
np.nanstd(train[i])
]
new_row = pd.Series(new_row)
stats = stats.append(new_row, ignore_index=True)
stats
Это работает, когда я удаляю эту строку:
stats = stats.append(new_row, ignore_index=True)
Если нет, это дает мне эту ошибку:
ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'Python object' but got 'long'
Столбцы «Атрибут» представляют собой строку (имя переменной). Остальные столбцы (Mean, Var, Std) представляют собой числа (целые числа, числа с плавающей запятой).
Почему я не могу использовать здесь pd.df.append?
Вы действительно просто ищете train.describe().T?
—
15.04.2018 20:51
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
2
64
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Для решения цикла append строки для перечисления и использования конструктора DataFrame:
L = []
for i in train:
new_row = [
i,
train[i].mean(),
np.var(train[i]),
np.nanstd(train[i])
]
L.append(new_row)
col_stats= ['Attribute', 'Mean', 'Var', 'Std']
stats = pd.DataFrame(L, columns=col_stats)
Образец:
train = pd.DataFrame({'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0]})
L = []
for i in train:
new_row = [
i,
train[i].mean(),
np.var(train[i]),
np.nanstd(train[i])
]
L.append(new_row)
col_stats= ['Attribute', 'Mean', 'Var', 'Std']
stats = pd.DataFrame(L, columns=col_stats)
print (stats)
Attribute Mean Var Std
0 B 4.500000 0.250000 0.500000
1 C 5.500000 6.916667 2.629956
2 D 2.833333 6.138889 2.477678
f1 = lambda x: x.var(ddof=0)
f2 = lambda x: x.std(ddof=0)
stats = train.agg(['mean',f1, f2]).T.reset_index()
stats.columns = ['Attribute', 'Mean', 'Var', 'Std']
print (stats)
Attribute Mean Var Std
0 B 4.500000 0.250000 0.500000
1 C 5.500000 6.916667 2.629956
2 D 2.833333 6.138889 2.477678
Другие вопросы по теме
Я хочу добавить файл csv с помощью python pandas, чтобы добавить массив в качестве нового столбца
Панды фильтруют большие фреймы данных и упорядочивают их по списку
Транспонирование фрейма данных pandas
Добавление значений csv в список на основе условия с помощью pandas
Фильтрующий ряд с диапазоном timedelta
Измените значения столбцов в пандах на основе условий из двух или более столбцов
Преобразование серии в фрейм данных после двух групп с помощью
Как создать фиктивную переменную в Pandas Dataframe, если столбец соответствует определенным значениям?
Почему на сюжете не сложена планка на питоне (пандах)?
Фрейм данных сводной условной статистики в Python
Похожие вопросы
У объекта KMeans нет атрибута labels_
Openpyxl.utils.exceptions.IllegalcharacterError
Как сделать Feed Forward NN более точным?
Я хочу добавить файл csv с помощью python pandas, чтобы добавить массив в качестве нового столбца
Получение полной веб-страницы, включая динамически загружаемые ссылки / изображения
Панды фильтруют большие фреймы данных и упорядочивают их по списку
Копирование курсора Pygame
TypeError: невозможно неявно преобразовать объект 'bytes' в str с использованием Python3.5
Создание подкласса пользовательского исключения в пользовательском классе в Python
Полный список ключевых слов Python
попробуйте это:
new_row = pd.DataFrame(new_row, columns=col_stats)