pd.merge_asof

时间: 2023-08-25 21:05:44 浏览: 524
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pandas合并、处理csv文件、随机抽样

pd.merge_asof是pandas中的一个特殊连接函数，用于模糊连接。它可以根据时间变量进行连接，并根据指定的方向和容差进行匹配。在使用pd.merge_asof时，需要指定on参数为连接的键，direction参数为匹配的方向，tolerance参数为容差值。通过这个函数，可以实现根据时间进行模糊连接的操作。[2][3]
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国赛C题代码结果.py

import pandas as pd # Load the provided files attachment_1 = pd.read_excel(r"C:\Users\86136\Desktop\C题(1)\附件1.xlsx") attachment_2 = pd.read_excel(r"C:\Users\86136\Desktop\C题(1)\附件2.xlsx") # ...
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Pandas(data of ex5).zip

"Pandas(data of ex5).zip" 文件包含的资源是为了解释和实践Pandas库中的数据合并功能，这对于处理多源数据、整合不同信息来源至关重要。在这个压缩包中，可能有CSV或Excel文件，分别代表了职员和课程的数据集，这些...

pd.merge_asof找到最相邻的合并

pd.merge_asof 是 pandas 库中的一个函数，用于按照时间或者数值的顺序将两个数据集进行合并。它可以帮助我们找到最接近指定值的数据行并进行合并操作。 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 merge_asof ...

pandas.merge_asof

merged = pd.merge_asof(df1, df2, on='date') print(merged) 运行结果如下： date value_x value_y 0 2020-01-01 00:00:00 1 NaN 1 2020-01-01 00:01:00 2 NaN 2 2020-01-01 00:02:00 3 10.0 3 2020-01...

使用pandas.merge_asof报错：ValueError:left keys must be sorted

merged_df = pd.merge_asof(left_df, right_df, on='time', direction='backward') 其中，left_df 和 right_df 分别是左侧和右侧的数据集，time 为按照时间顺序排列的关键字，direction 为合并的方向，...

df1有date日期列（2024-01-02、2024-05-03、2024-08-30）、A列（1、2、3）， df2有date日期列（2024-01-03、2024-05-03、2024-09-20）、B列（4、5、6）用 pandas.merge_asof() 举例合并

# merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, on='date', direction='backward', tolerance=pd.Timedelta('1D')) print(merged_df) 这将会输出一个新 DataFrame，其中包含 df1 中的数据以及 df2 中与 df1 中日期最...

merge_asof的简单例子

merged = pd.merge_asof(df1, df2, on='time', direction='nearest') print(merged) 这段代码中，我们创建了两个数据集 df1 和 df2，它们分别有不同的时间戳和值。我们使用 merge_asof 函数按时间顺序合并这两...

用pandas的merge_asof写一段案例代码

merged = pd.merge_asof(left, right, on='a') print(merged) ### 回答2： 假设我们有两个数据表格，一个是存储股票价格信息的表格A，另一个是存储股票买卖点信息的表格B。我们希望根据时间戳将这两个表格进行合并...

使用 merge_asof 报错 ValueError: right keys must be sorted

这个错误发生是因为 merge_asof 函数...merged = pd.merge_asof(left, right_sorted, on='time', direction='forward') print(merged) 输出： time value event 0 1 10 A 1 2 20 A 2 3 30 B 3 4 40 B

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) 这一段代码是对测试数据进行预处理，包括读取CSV文件、设置索引、填充...

import pandas as pd df = pd.read_csv('lending.dat') df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year df_book_count = df[['bid', 'title']].drop_duplicates().merge( df.groupby('bid').size().reset_index(name='count'), on='bid') top5_books = pd.DataFrame() for year in df['year'].unique(): df_year = df[df['year'] == year] if len(df_year) >= 5: # 只有当年份至少有 5 本书籍时，才计算前 5 本最受欢迎的书籍 # 按照每个书籍的借阅次数进行排序，并选择前 5 本书籍 df_year_sorted = df_book_count[df_book_count['bid'].isin(df_year['bid'])].sort_values('count', ascending=False).head(5) # 将年份信息添加到 DataFrame 中 df_year_sorted['year'] = year top5_books = pd.concat([top5_books, df_year_sorted], ignore_index=True) # 输出结果 print(top5_books[['year', 'title', 'count']])统计每年借阅量排前五的图书及其借阅量对其进行新颖的可视化展示

ax.set_ylabel('Number of Borrows') # 添加图例 ax.legend(loc='upper right') # 显示图形 plt.show() 这个代码会生成一个柱状图，横轴是年份，纵轴是借阅量，每个颜色代表一本图书。你可以根据实际需要调整...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender #import the SVDRecommender class from our ...

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：def reader(f): try: df = pd.read_csv(f, index_col="Time", usecols=['Time', 'AccV', 'AccML', 'AccAP', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking']) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] df['Module'] = pathlib.Path(f).parts[-2] df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin").astype(np.float32) df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) return df except: pass train = pd.concat([reader(f) for f in tqdm(train)]).fillna(0); print(train.shape) cols = [c for c in train.columns if c not in ['Id','Subject','Module', 'Time', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking', 'Valid', 'Task','Event']] pcols = ['StartHesitation', 'Turn' , 'Walking'] scols = ['Id', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking']

df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # 对df数据进行特征工程，返回DataFrame，计算的特征包括初始窗口和最终窗口...

如果数据集大小不一样，只要找最接近的合并，其他填充为0，如下： df1 = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4, 5], 'value1': [10, 20, 30, 40, 50]}) df2 = pd.DataFrame({'time': [1.5, 4.6], 'value2': [100,300]})

merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, on='time', direction='nearest').fillna(0) print(merged_df) 输出结果如下： time value1 value2 0 1 10 100.0 1 2 20 0.0 2 3 30 0.0 3 4 40 300.0 4 5 50 0.0 ...

3.编程填空题 在代码所在目录下，给定数据集为逗号分隔的csv文件，其中训练集文件路径为'./train_data.csv'，训练标签文件路径为'./train_label.csv’(类标签列名称为'

import pandas as pd 接下来，读取训练数据集和标签文件，并指定类标签列的名称（例如，如果你的标签列名为'label'）： python # 加载训练数据 train_data = pd.read_csv('./train_data.csv', delimiter=',...

You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

This error message usually occurs when you try to merge two dataframes on columns of different data types. For example, if one dataframe has a column of objects and the other dataframe has a column of...

两个df都有范围不同的日期索引date，df1的数据列名为AA，df2的数据列名为BB，怎么保证合并后的df_new兼具df1和df2的日期范围，同时，有AA列和BB列的数据

df_new = pd.merge_asof(df1, df2, on='Date', by=['Date'], tolerance='same_day') # 或者对于concat： df1.sort_values('Date', inplace=True) # 确保df1按日期排序 df2.sort_values('Date', inplace=True) df_...

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1. **对齐数据**：首先，你可以使用pd.merge_asof()函数或者concat和sort_index方法将两个DataFrame按日期排序，然后通过共享相同的索引来对齐它们。 python import pandas as pd # 假设df1和df2分别是两...

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