pandas.core.series.series转np

时间: 2023-04-26 19:04:49 浏览: 137
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Pandas实现dataframe和np.array的相互转换

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umpy数组的方法是values，例如： ```python import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) arr = s.values print(arr) ``` 输出： ``` [1 2 3 4 5] ```
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pandas.core.series.Series怎么变为np数据

你可以使用 Pandas 库中的 to_numpy() 方法将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。示例代码如下： python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个 Pandas Series 对象 s = pd.Series([1, 2, 3...

pandas.core.series.Series转list

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) s_list = s.tolist() print(s_list) 输出： [1.0, 3.0, 5.0, nan, 6.0, 8.0] 也可以使用 python 内置的 list() 函数将 Series 转换为 list： s_list = ...

pandas.core.series.Series创建一个该对象

my_array = np.array([10, 20, 30, 40]) s = pd.Series(my_array) print(s) # 从字典中创建Series my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40} s = pd.Series(my_dict) print(s) 这将创建一个包含指定...
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将pandas.dataframe的数据写入到文件中的方法

【import numpy as np】numpy用来做高维度矩阵运算.【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用来做数据可视化。 pandas数据写入到csv文件中： 【names = [‘Bob’,’Jessica’,’Mary’,’John’,’Mel’]】...

E:\python311\Lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py:396: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log result = getattr(ufunc, method)(*inputs, **kwargs) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:19: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered x_m = np.nanmedian(series) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:20: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered D_mad = np.nanmedian(abs(series-x_m)) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:35: RuntimeWarning: Mean of empty slice return (x-np.nanmean(x))/np.nanstd(x) E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1879: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice. var = nanvar(a, axis=axis, dtype=dtype, out=out, ddof=ddof, E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1741: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract np.subtract(arr, avg, out=arr, casting='unsafe', where=where)

您可以针对这些情况进行处理，例如使用np.log1p()函数来避免除以零的情况，或者使用np.log()函数的where参数来处理无效值。 下面是一个示例代码，使用np.log1p()函数来对DataFrame某一列取对数，并忽略NaN...

D:\PyCharm\learning\1\BP.py:22: RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1 / (1 + np.exp(-x)) D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py:22: DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future. accuracy = np.mean(y_pred_label == y_test_label) Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 22, in <module> accuracy = np.mean(y_pred_label == y_test_label) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 65, in new_method return method(self, other) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py", line 29, in __eq__ return self._cmp_method(other, operator.eq) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 5968, in _cmp_method self, other = ops.align_method_FRAME(self, other, axis, flex=False, level=None) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 228, in align_method_FRAME right = to_series(right) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 219, in to_series raise ValueError( ValueError: Unable to coerce to Series, length must be 1: given 49 进程已结束,退出代码1

- 第二个错误是在 "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py" 文件的第 219 行，即在尝试将对象转换为 Series 时出现了错误。 针对第一个问题，你可以尝试使用 np.clip 函数对...

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit()pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # 使用GARCH模型计算方差 var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0] # 计算标准差 std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]])) garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))这段代码报错Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\6.py", line 38, in <module> arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 958, in __getitem__ return self._get_value(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1069, in _get_value loc = self.index.get_loc(label) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 387, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima...

Traceback (most recent call last): File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 385, in get_loc return self._range.index(new_key) ValueError: 0 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\6.py", line 34, in <module> arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 958, in __getitem__ return self._get_value(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1069, in _get_value loc = self.index.get_loc(label) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 387, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima...

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 12, in <module> r = pd.Series(r) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 470, in __init__ data = sanitize_array(data, index, dtype, copy) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\construction.py", line 647, in sanitize_array subarr = _sanitize_ndim(subarr, data, dtype, index, allow_2d=allow_2d) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\construction.py", line 698, in _sanitize_ndim raise ValueError("Data must be 1-dimensional") ValueError: Data must be 1-dimensional还出现报错

这个错误提示是因为 r 不是一个一维数组，而是一个多维数组或列表。...r = np.array([item for sublist in r for item in sublist]) 处理完数据后，再重新调用 pd.Series() 函数创建 Pandas Series 对象即可。

上个问题的代码报错了，Traceback (most recent call last): File "D:\python\practice.py", line 60, in <module> p,q =bic_matrix.stack().idxmin()# 先用stack展平，然后用idxmin找出最小值位置。 File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 2495, in idxmin i = self.argmin(axis, skipna, *args, **kwargs) File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 717, in argmin return nanops.nanargmin( # type: ignore[return-value] File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", line 88, in _f raise TypeError( TypeError: reduction operation 'argmin' not allowed for this dtype怎么解决

这个错误提示是由于 argmin 不支持某些数据类型。...或者你可以在创建 bic_matrix 时指定数据类型为 float 类型，例如 bic_matrix = pd.DataFrame(np.zeros(shape=(n_components, n_components)), dtype=float)。

Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm\时频域特征提取、降采样\添加高频噪声.py", line 27, in <module> noisy_data = add_high_frequency_noise(data, sampling_rate, noise_amplitude, cutoff_frequency) File "D:\Pycharm\时频域特征提取、降采样\添加高频噪声.py", line 18, in add_high_frequency_noise noisy_data = data + filtered_noise File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 72, in new_method return method(self, other) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py", line 102, in __add__ return self._arith_method(other, operator.add) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 7592, in _arith_method self, other = ops.align_method_FRAME(self, other, axis, flex=True, level=None) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 248, in align_method_FRAME right = to_series(right) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 239, in to_series raise ValueError( ValueError: Unable to coerce to Series, length must be 1: given 1024

如果其中任何一个不是一维的数据结构，你可以使用 np.squeeze() 或 series.values 方法将其转换为一维数组。 python data = np.squeeze(data) filtered_noise = np.squeeze(filtered_noise) 通过以上...

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

1. 首先，使用pandas读取csv文件，并将其中的空值删除。 2. 然后，使用jieba对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词，得到分词后的结果。 3. 用词频统计生成词云图，可以通过WordCloud库实现。 4. 将...

D:\PyCharm\learning\1\BP.py:22: RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1 / (1 + np.exp(-x)) Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 16, in <module> nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 61, in train self.backward_propagation(x, y) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 40, in backward_propagation output_error = output_data.reshape(self.num_output, 1) - self.output_layer File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5465, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape' 进程已结束,退出代码1

此外，关于 sigmoid 函数的溢出警告，你可以尝试使用 np.clip 函数对输入进行截断，以避免溢出。例如： python def sigmoid(x): x = np.clip(x, -500, 500) # 截断输入，避免溢出 return 1 / (1 + np.exp(-x...

c:\users\dongwj13\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py:883: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. element = np.asarray(element)什么意思

这个警告通常发生在使用pandas的to_numpy()方法将DataFrame或Series转换为ndarray时，其中包含不规则嵌套序列。建议在使用to_numpy()方法时，检查数据的完整性和一致性，确保所有的序列都具有相同的长度和形状，以...

如何修改报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\IDM.py", line 29, in <module> df['expected_spacing'] = IDM_spacing(df['本车速度'], df['原车道前车速度'] - df['本车速度']) File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\IDM.py", line 19, in IDM_spacing return s0 + max(0, v * T + (v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b))) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1466, in __nonzero__ raise ValueError( ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

你可以在代码中使用.apply()函数将IDM_spacing函数应用到Series中的每一个元素上，以避免出现Series的逻辑运算问题。例如： df['expected_spacing'] = df.apply(lambda x: IDM_spacing(x['本车速度'], x['原...
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pandas中的series数据类型详解

s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=list('abcdefgh')) s7 = s5['c'] # 显式索引 s8 = s5.loc['c'] # 显式索引 s9 = s5.iloc[2] # 位置索引 2. **隐式索引** - 当 Series 的...

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2067320651.py in <module> 16 # 对Recency、Frequency、Monetary进行分段打分 17 recency_bins = pd.qcut(df['Recency'], q=5, labels=False) ---> 18 frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'], q=5, labels=False) 19 monetary_bins = pd.qcut(df['订单金额_monetary'], q=5, labels=False) 20 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in qcut(x, q, labels, retbins, precision, duplicates) 362 """ 363 original = x --> 364 x = _preprocess_for_cut(x) 365 x, dtype = _coerce_to_type(x) 366 C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\reshape\tile.py in _preprocess_for_cut(x) 592 x = np.asarray(x) 593 if x.ndim != 1: --> 594 raise ValueError("Input array must be 1 dimensional") 595 596 return x ValueError: Input array must be 1 dimensional

请确保df['提交日期_frequency']是一个一维的Series或DataFrame列。 你可以尝试使用.squeeze()方法将其转换为一维的Series，例如： python frequency_bins = pd.qcut(df['提交日期_frequency'].squeeze(), ...

pandas将numpy.float转化为的百分比数据类型

<class 'pandas.core.series.Series'> 0 10.00% 1 25.00% 2 50.00% 3 75.00% 4 100.00% Name: float_data, dtype: object 其中，map() 方法接受一个函数作为参数，该函数用于将每个元素从 numpy.float 类型...

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