data = pd.concat([df_tv, df_mv], axis=1, keys=['tv', 'mv'])

时间: 2023-12-04 07:04:16 浏览: 158
PDF

详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

star5星 · 资源好评率100%
这段代码的作用是将两个 Series 对象 df_tv 和 df_mv 按列方向（即横向）拼接成一个新的 DataFrame 对象，并将 'df_tv' 对应的列命名为 'tv'，将 'df_mv' 对应的列命名为 'mv'。其中，df_tv 和 df_mv 分别代表了 'TV Show' 类型和 'Movie' 类型的影视作品在每个年份的数量。拼接后得到的新 DataFrame 对象中，每一行代表一个年份，每一列代表一种影视作品类型（'TV Show' 或 'Movie'），每个元素则代表该年份和该影视作品类型的组合中的数量。
阅读全文

相关推荐

rar

重建WMSYS用户的WMSYS.WM_CONCAT函数的3个文件

在Oracle数据库环境中，WMSYS.WM_CONCAT函数是一个用于字符串连接的实用工具，尤其在处理多值列时非常有用。然而，有时由于各种原因，这个函数可能丢失或损坏，需要进行重建。以下是对重建WMSYS.WM_CONCAT函数涉及的...
rar

HSDPA.rar_HSPDA concat_it

This PDF discuss the concept of the standard HSPDA in mobile networks. A so rich content that may help you to understand deeply this standard. It is written in french.

import pandas as pd from netCDF4 import Dataset from osgeo import gdal #获取nc文件的内部信息 nc =Dataset('D:/Datasets/gdp_v200.nc') # 获取nc中所有的变量 vars=list(nc.variables.keys()) print(vars) df = pd.DataFrame() print('========') count = 0 for var in vars[:58]: #读取每个变量的值 var_data = nc.variables[var][:].data print(type(var_data)) temp = pd.DataFrame(var_data) print(temp) print(count) df = pd.concat((df, temp), axis=1) count += 1 # print(var_data) # print(var_data[0]) # print(var_data[:1]) # variable_value = var_data.ReadAsArray().flatten('c') # # df = pd .DataFrame() # #获取变量值，并按行的方式将多维数组变成一维 # variable_value = vars.ReadAsArray() .flatten('c') # #将变量和值写入到DataFrame中 # df[var] = pd.Series(variable_value) #将DataFrame中的变量值写入到test.csv中 df.to_csv('test.csv', encoding='utf-8', index=False)运行结果显示line 781, in __init__ raise ValueError("DataFrame constructor not properly called!") ValueError: DataFrame constructor not properly called!

1. 可能是在读取nc文件时出错。请确保路径D:/Datasets/gdp_v200.nc下存在正确的nc文件，并且该文件没有任何问题。 2. 可能是在读取变量数据时出错。你可以尝试打印var_data的值以查看是否正确读取到了变量数据...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans def main(): file = pd.read_excel('C:/Users/h/Desktop/111.xlsx', 'Sheet2',header=0) # 首行为标题行 file = file.dropna() print(file.head()) z_scaler = lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x) dfScaler = file[['D1','D2','D3','D4','D5','D6','D7','D8','D9','D10','D11','D12','D13','D14']].apply(z_scaler) # 数据归一化 dfData = pd.concat([file[['文物采样点']], dfScaler], axis=1) df = dfData.loc[:,['D1','D2','D3','D9','D10']] X = np.array(df) print("Shape of cluster data:", X.shape) nCluster = 2 kmCluster = KMeans(n_clusters=nCluster).fit(X) print("Cluster centers:\n", kmCluster.cluster_centers_) print("Cluster results:\n", kmCluster.labels_) listName = dfData['文物采样点'].tolist() dictCluster = dict(zip(listName,kmCluster.labels_)) listCluster = [[] for k in range(nCluster)] for v in range(0, len(dictCluster)): k = list(dictCluster.values())[v] listCluster[k].append(list(dictCluster.keys())[v]) for k in range(nCluster): print("第 {} 类：{}".format(k, listCluster[k])) return if __name__ == '__main__': main()

这是一个使用 sklearn 库中的 KMeans 算法对数据进行聚类的 Python 代码。首先，代码读取了一个 Excel 文件，然后对数据进行了预处理，包括删除空值和数据归一化。接着，选取了部分特征列作为聚类的输入，使用 ...

pd.concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True) Here, objs refers to a sequence or mapping of Pandas...

python pd.concat

如果想要横向拼接，可以使用pd.concat(\[df1, df2\], axis=1)。\[3\] 如果想将拼接后的数据保存为xlsx文件，可以使用to_excel()方法，例如df_concat.to_excel("数据拼接结果.xlsx")。\[1\] 希望以上信息对您有所...

pd.concat用法

result = pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], levels=[['data1', 'data2'], ['df1', 'df2']], names=['group', 'source']) # 将两个数据框按行拼接并检查拼接后的数据框是否有重复的索引值 result = pd....
zip

pandas玩转excel码源.zip

merged_data = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 垂直合并 merged_data = pd.concat([df1, df2], axis=0) **数据透视表：** 使用pivot_table()可以创建数据透视表，用于数据分析和汇总： python pivot =...
pdf

Python数据科学速查表 - Pandas 进阶.pdf

concatenated_data = pd.concat([s, s2], axis=1, keys=['First', 'Second']) #### 高级索引 - **基础选择**：通过 .loc 和 .iloc 进行数据选择。 python df3.loc[:, (df3 > 1).any()] # 选择任一...
-

Pandas 中的 DataFrame 合并方法：append、merge 和 concat

>>> pd.concat([df1, df2], axis=0) 在使用 concat 方法时，可以指定 axis 参数来选择合并的方向。如果 axis=0，则进行竖向合并，即沿着行索引（index）方向进行合并。如果 axis=1，则进行水平合并，即沿着列索引...
-

Pandas数据融合与合并操作：concat, merge, join的深度解读

# 1. Pandas数据融合与合并操作概述 在数据分析的世界中，数据融合和合并是极为重要的操作，尤其是在处理分散在不同数据源的复杂信息时。Pandas库，作为Python中处理表格型数据的强大工具，提供了一系列用于数据...

pandas.concat

df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) print(df) Output: A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 C3 D3 4 A4 B4 C4 D4 5 A5 B5 C5 D5 6 A6 B6 C6 D6 7 A7 B7 C7 D7...

pandas concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True) Parameters: - objs: A sequence or mapping of Series ...

python pandas concat

- pd.concat([df1, df2], keys=['one_data', 'two_data']): 当keys参数存在时，这表示对每个DataFrame应用不同的标签，通常在数据来自不同源或具有层次结构时使用。例如，这里的['one_data', 'two_data']标识...

如何使用pandas的concat函数进行数据堆叠？

df_stacked = pd.concat([df1, df2], axis=1) 如果你想堆叠的是Series，确保它们有相同的索引，否则结果可能不明确： python series1 = pd.Series(data1, index=index1) series2 = pd.Series(data2, ...

使用Pandas datareader 获取世界银行数据库中美国（ USA ）、瑞典（ SWE ）、瑞士（ CHE ）三个国家近20年的NY . GDP . PCAP . KD数据，作图分析。

df = pd.concat(data.values(), axis=1, keys=data.keys()) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5)) for i, country in enumerate(countries): ax = axes[i] ax.plot(df.index, df[...

如何用python从雅虎财经网站上下载所有美股上市公司过去1年的股价

all_stocks_df = pd.concat(all_data, axis=1, keys=stocks) 5. 最后，你可以保存这个DataFrame到CSV文件： python all_stocks_df.to_csv('stock_prices_1_year.csv', index=False) 注意：Yahoo Finance...
zip

python小爬虫.zip

python小爬虫
zip

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现.zip

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现

最新推荐

recommend-type

python小爬虫.zip

python小爬虫
recommend-type

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现.zip

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现
recommend-type

CPPC++_世界上最快的3d贴图转换工具.zip

CPPC++_世界上最快的3d贴图转换工具
recommend-type

【风电】基于TCN-BiGRU的风电功率单变量输入多步预测研究附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

CPPC++_OSGI for C 通往架构师之路.zip

CPPC++_OSGI for C 通往架构师之路
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。