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Pythonを使用して非常に大きなテーブルを与えられた行列を効率的に埋める方法は？

私は3つのカラム 'customer'、 'item_id'、 'ct_id'を持っていますが、行は約300万です。ユニークな 'item_id'には20350エントリがあり、 'customer'には 2485エントリがあります。各顧客は、20350種類の品目の中から任意の数の品目を購入することができる。目的は、表に基づいて推奨システムを構築することである。最初に、2485x20350の行列を

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IndexError：位置インデクサーが範囲外です。stratify sklearn test_train_split

sklearn cross_validation train_test_splitモジュールでpandasデータフレームを使用しています。 d=pandas.DataFrame({'a':np.random.randn(300), 'c':np.array([el for el in np.ones(100)]+ [el for el in np.zero

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データフレーム列の文字列値を変更します。

データフレーム列の文字列値を変更しようとしています。これまでのところ、私はこれを試してみました： def years(x): x = x.split(' ')[0] x = x[-2:] return x df['Date'].apply(years) 私はこれを実行し、データフレームの実際のDF [「日付」]を見てみましょう列はそのままです。参考のために、

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パンダのリスト理解

私はおもちゃの例を挙げていますが、それは私がやろうとしていることについて何が起こっているのか理解するのに役立ちます。リンゴ*オレンジ - バナナであるデータフレーム 'optimal_fruit'に新しい列を追加したいとしましょう。私はこれを得るためにこのようなことをすることができます。 df2['optimal_fruit'] = df2['apples'] * df2['oranges']

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pandas csvファイルを読み込んだときの値を変更するには

のcsvファイルを読むと、値の名前はどのように変更できますか？ df = pd.read_csv('aaa.csv') 私はこの新しい値のように変換するには、このデータフレーム Hobby Sex No 0 0 12345 0 1 67788 0 1 0909 1 1 5867433 を見てみたいです。 Hobby Sex No Travel Female

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データを配置したい列より長い列をコピーする - python Pandas

2つの.csvファイルがあります。ファイルAとB、ファイル 'A'の列の1つに次のような7つのものがありますこれは： ID 12 23 23 12 23 23 23 この全体の列をコピーし、 'ID'列のファイル 'B'に貼り付けたいとします。 CODE ID SSN NAME 5 5 私が行います：ファイルBは、このようなハードコーディングされたデータの2行が含まれ n

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パンダのデータフレームを読むときに特定の値を含む特定の行をスキップ

csvコマンドを使用してpd.read_csvを読むと、行内の特定の値を含む行をスキップするにはどうすればよいですか？ 50行目、55行目、1列目の値が100であるため、csvファイルを読み込むときにその行をスキップします。どのように私はこれらのコマンドをpd.read_csv（ 'read.csv'）のような読み込みコマンドに入れることができますか？値の全長は300です。

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パンダ：GROUPBYインデックスと、関数

を使用してデータフレームを埋め、私はこのようなものですデータフレームを持っている： df = pd.DataFrame({'pop1': ['1000', '2000','3000','4000'], 'pop2': ['2000', '3000','2000','2000']}, index=['female','female','male','male'])

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パンダはリサンプリングとデータフレームを考えるコラム

としてサイズを追加します。合計を使用してデータフレームをリサンプリングし、ビンの観測の数を含んでデータフレームの末尾に列を追加することが可能です Index A B 2016-01-01 5 10 2016-01-01 1 2 2016-01-02 1 1 結果は、このようなこと： Index A B Count 2016-01-01 6 12 2 2016-01-02 1 1

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python pandasの列にdictが含まれています

何か問題があります。 import pandas df=pandas.DataFrame([[{'a':1,'b':2},3,3],[{'a':2,'b':4},6,5]],columns=['c1','c2','c3']) print df c1 c2 c3 0 {u'a': 1, u'b': 2} 3 3 1 {u'a': 2, u'b': 4} 6 5 は、私