スライスされた列の値を取得

Question

私はiris.scaleデータセットを分析目的で使用しています。しかし、処理中に、私は、データファイルを読んだ後のように列の値をスライスし

df = pd.read_csv("../Data/iris.scale.csv", sep=' ', header=None, names=['class','S.lenght','S.width','P.lenght','P.width']) 
print(df.head(3)) 

    class  S.lenght  S.width  P.lenght  P.width 
    1  1:-0.555556 2:0.25  3:-0.864407  4:-0.916667 
    1  1:-0.666667 2:-0.166667 3:-0.864407  4:-0.916667 
    1  1:-0.833333 2:-0.08333 3:-0.830508  4:-0.916667 

しかし、それは

class  S.lenght  S.width  P.lenght  P.width 
    1  -0.555556 0.25  -0.864407  -0.916667 
    1  -0.666667 -0.166667 -0.864407  -0.916667 
    1  -0.833333 -0.08333 -0.830508  -0.916667 

を処理することができますので、任意の特徴相場せずに、このようなこれらのスライスの列を取得する方法を取得しない方法

Answer 1

あなたはset_indexを使用するためのfloatにsplitによって抽出されただけ:、最後のキャスト出力と値を持つDataFrameを作成することができます。

df=df.set_index('class').apply(lambda x: x.str.split(':').str[1]).astype(float).reset_index() 
print (df) 
    class S.lenght S.width P.lenght P.width 
0  1 -0.555556 0.250000 -0.864407 -0.916667 
1  1 -0.666667 -0.166667 -0.864407 -0.916667 
2  1 -0.833333 -0.083330 -0.830508 -0.916667 

str.extractと別の解決策：

df = df.set_index('class').apply(lambda x: x.str.extract(':(.*)', expand=False)).astype(float).reset_index() 
print (df) 
    class S.lenght S.width P.lenght P.width 
0  1 -0.555556 0.250000 -0.864407 -0.916667 
1  1 -0.666667 -0.166667 -0.864407 -0.916667 
2  1 -0.833333 -0.083330 -0.830508 -0.916667 

Answer 2

pandas

• filter正しい列+ unstack
• stack + str.split
• update

に焦点を当てます

コード

df.update(
    df.filter(regex='S|P').stack().str.split(':').str[1].astype(float).unstack()) 
df 

    class S.lenght S.width P.lenght P.width 
0  1 -0.555556  0.25 -0.864407 -0.916667 
1  1 -0.666667 -0.166667 -0.864407 -0.916667 
2  1 -0.833333 -0.08333 -0.830508 -0.916667 

numpy

• split全体一度
• でアレイ構築新しい配列
• スライス割り当て

次に、あなたがそれを供給する前に、新しいファイルにデータを書き込むことができますいずれかの過剰

import re, io 
with open("../Data/iris.scale.csv") as f: 
    data = f.read() 

p = r'[1-4]:' 
data = re.sub(p, '', data) 

を削除するパンダにそれを送り込む前にコード

s = np.core.defchararray.split(df.values[:, 1:].astype(str), ':').tolist() 
df.iloc[:, 1:] = np.array(s)[:, :, 1].astype(float) 

    class S.lenght S.width P.lenght P.width 
0  1 -0.555556  0.25 -0.864407 -0.916667 
1  1 -0.666667 -0.166667 -0.864407 -0.916667 
2  1 -0.833333 -0.08333 -0.830508 -0.916667 

Answer 3

プリプロセスデータPandasに送るか、それをファイルのようなオブジェクトに入れてPandasに送ります。

#Python 2.7 
data = io.BytesIO(data) 
#Python 3x 
#data = io.StringIO(data) 
df = pd.read_csv(data, delim_whitespace = True, index_col = False, names=['class','S.lenght','S.width','P.lenght','P.width'])