Questions tagged «dataframe»

我已经使用熊猫已有一段时间了。但是，我不了解熊猫isna()和isnull()熊猫之间有什么区别。而且，更重要的是，可使用哪一个来识别数据框中的缺失值。 如何将值检测为na或的基本根本区别是null什么？

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我想将df的一列与其他df的一列进行比较。列是名称和姓氏。我想检查一个数据框中的人是否在另一个数据框中。

23 pandas  dataframe 

我有一个这样的Pandas DataFrame： df = pd.DataFrame({ 'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'], 'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'], 'data': range(1, 6)}) Date Groups data 0 2017-1-1 one 1 1 2017-1-1 one 2 2 2017-1-2 one 3 3 2017-1-2 two 4 4 2017-1-3 two 5 我如何生成这样的新DataFrame： Date one two 0 2017-1-1 3 …

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我正在为一个应用程序制作原型，我需要一个语言模型来计算一些生成的句子的困惑度。 我可以随时使用经过训练的python语言模型吗？简单的东西 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 我看过一些框架，但找不到我想要的。我知道我可以使用类似： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) 这在Brown Corpus上使用了很好的图林概率分布，但是我正在一些大型数据集（例如1b单词数据集）上寻找精心设计的模型。我可以真正相信一般领域的结果（不仅是新闻）

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我有一个像这样的数据集： 样本数据框 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) 我想，以取代一些0的中col1和col2用1的，而不是替代0的，如果三个或更多0的是在同一列的连续。熊猫怎么办？ 原始数据集： names col1 col2 A 0 0 B 1 0 C 0 …

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