pandas पर टैग किए गए जवाब

पांडा पैनल डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए एक अजगर पुस्तकालय है, उदाहरण के लिए बहुआयामी समय श्रृंखला और क्रॉस-अनुभागीय डेटा सेट आमतौर पर सांख्यिकी, प्रयोगात्मक विज्ञान परिणाम, अर्थमिति, या वित्त में पाए जाते हैं।

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लोग पंडों को एसक्यूएल क्यों पसंद करते हैं?
मैं 1996 से SQL का उपयोग कर रहा हूं, इसलिए मैं पक्षपाती हो सकता हूं। मैंने MySQL और SQLite 3 का बड़े पैमाने पर उपयोग किया है, लेकिन Microsoft SQL सर्वर और Oracle का भी उपयोग किया है। पंडों के साथ मैंने जो बहुत सारे ऑपरेशन किए हैं, वे एसक्यूएल …
69 pandas  sql 

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पांडा में isna () और isnull () के बीच अंतर
मैं काफी समय से पांडा का इस्तेमाल कर रहा हूं। लेकिन, मैं समझ गया कि क्या बीच का अंतर है isna()और isnull()पांडा में। और, अधिक महत्वपूर्ण बात, जो डेटाफ्रेम में लापता मूल्यों की पहचान करने के लिए उपयोग करना है। किसी मूल्य का naया तो पता कैसे लगाया जाता है, …

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ValueError: इनपुट में NaN, अनंत या dtype के लिए बहुत बड़ा मान है ('float32')
रैंडमफॉरस्ट मॉडल का उपयोग करते हुए परीक्षण डेटा की भविष्यवाणी करते समय मुझे वैल्यूआवर मिला। मेरा कोड: clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2) clf.fit(X_fit, y_fit) df_test.fillna(df_test.mean()) X_test = df_test.values y_pred = clf.predict(X_test) त्रुटि: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). मुझे परीक्षण डेटासेट में खराब …

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पंडों के साथ सहसंबंध मैट्रिक्स की गणना और दृश्य
मेरे पास कई प्रविष्टियों के साथ एक पांडा डेटा फ्रेम है, और मैं कुछ प्रकार की दुकानों की आय के बीच सहसंबंध की गणना करना चाहता हूं। आय डेटा के साथ कई स्टोर हैं, गतिविधि के क्षेत्र का वर्गीकरण (थिएटर, कपड़ा स्टोर, भोजन ...) और अन्य डेटा। मैंने एक नया …

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पांडा के साथ विश्लेषण के लिए एक 20GB फ़ाइल खोलना
मैं वर्तमान में मशीन सीखने के उद्देश्यों के लिए पांडा और अजगर के साथ एक फ़ाइल खोलने की कोशिश कर रहा हूं, यह मेरे लिए एक डेटाफ़्रेम में उन सभी के लिए आदर्श होगा। अब फ़ाइल 18 जीबी बड़ी है और मेरी रैम 32 जीबी है लेकिन मुझे मेमोरी एरर …

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पंडों के डेटाफ़्रेम में सूचियों की सूची में परिवर्तित करें
मैं उन सूचियों की एक सूची को बदलने की कोशिश कर रहा हूं जो निम्न प्रकार से पंडों के डेटाफ्रेम में दिखाई देती हैं [['New York Yankees ', '"Acevedo Juan" ', 900000, ' Pitcher\n'], ['New York Yankees ', '"Anderson Jason"', 300000, ' Pitcher\n'], ['New York Yankees ', '"Clemens Roger" ', …
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स्केगन ग्रैडिएंटबॉस्टिंग क्लैसिफायर की तुलना में एक्सगबोस्ट इतना तेज क्यों है?
मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

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क्या पंडों को चलाने का एक सीधा तरीका है। DataFrame.isin समानांतर में?
मेरे पास एक मॉडलिंग और स्कोरिंग कार्यक्रम है जो DataFrame.isinकुछ हजार विशिष्ट पृष्ठों में से प्रत्येक के लिए अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के रिकॉर्ड जैसे "फेसबुक" की सूची के माध्यम से पांडा के कार्य का भारी उपयोग करता है। यह कार्यक्रम का सबसे अधिक समय लेने वाला हिस्सा है, मॉडलिंग या स्कोरिंग …

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मैं विभिन्न डेटा फ़्रेमों में कॉलम की तुलना कैसे करूं?
मैं अन्य df के साथ df के एक कॉलम की तुलना करना चाहूंगा। कॉलम नाम और अंतिम नाम हैं। मैं जांचना चाहूंगा कि क्या एक डेटा फ्रेम में एक व्यक्ति दूसरे में है।
23 pandas  dataframe 

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पंडों में दो कॉलम द्वारा समूहीकृत मूल्यों को कैसे योग करें
मेरे पास पंडों का डेटाफ़्रेम इस तरह है: 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 मैं …

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पांडस डेटाफ्रेम में अन्य स्तंभों के आधार पर लापता मूल्य कैसे भरें?
मान लीजिए कि मेरे पास 5 * 3 डेटा फ्रेम है जिसमें तीसरे कॉलम में लापता मूल्य है 1 2 3 4 5 NaN 7 8 9 3 2 NaN 5 6 NaN मुझे लगता है कि पहले उत्पाद के दूसरे स्तंभ के लापता मूल्य आधारित नियम के लिए मूल्य …
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क्या पायथन / पंडों के लिए R tidyr टूल के समान कोई डेटा टिडिंग टूल है?
मैं एक कागले चुनौती पर काम कर रहा हूं जहां कुछ चर स्तंभों के बजाय पंक्तियों द्वारा दर्शाए जाते हैं (टेल्स्ट्रा नेटवर्क व्यवधान)। मैं वर्तमान में इकट्ठा (), अलग () और प्रसार () के बराबर की खोज कर रहा हूं, जो आर टिडियर टूल में पाया जा सकता है।

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सीबॉर्न हीटमैप को बड़ा करें
मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

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क्या पांडा अब डेटा से अधिक तेज है।
https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping 2014 के बाद से डेटाटेबल बेंचमार्क को अपडेट नहीं किया गया है। मैंने सुना है कि Pandasअब इससे कहीं तेज है data.table। क्या ये सच है? क्या किसी ने कोई बेंचमार्क किया है? मैंने पहले कभी पायथन का उपयोग नहीं किया है, लेकिन स्विच करने पर विचार pandasकर सकता …
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पांडस डेटाफ्रेम में प्रत्येक पंक्ति में लापता मानों की संख्या कैसे गिना जाए?
मैं पंडों के डेटाफ्रेम में प्रत्येक पंक्ति में लापता मूल्य की संख्या कैसे प्राप्त कर सकता हूं। मैं डेटाफ़्रेम को अलग-अलग डेटाफ़्रेमों में विभाजित करना चाहूंगा जिनके पास प्रत्येक पंक्ति में समान संख्या में लापता मान हैं। कोई उपाय?
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