python 資料處理

python python入門 pandas.dataframe

phes11434 2021-03-26 16:21:35 ‧ 2370 瀏覽

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小弟想利用python做取代的功能
我想將這兩張表(A、B)作一些整理
A表(實驗設計組合):
a|b|c|d|e|f|g
------------- | -------------
0|2|1|0|1|2|2
1| 1| 2| 1| 0| 1| 0
2| 0| 0| 2| 2| 0| 1
0| 2| 1| 2| 0| 1| 2
1| 1| 2| 0| 2| 0| 1
2| 0| 0| 1| 1| 2| 0

B表(水準表):
水準|a|b|c|d|e|f|g
------------- | -------------
0|24| 1| 32| Sigmoid| SGD| 64| 0.01
1|72| 3| 64| Tanh| RMSprop| 128| 0.05
2|144| 6| 128| ReLU| Adam| 256| 0.1

想呈現如下結果:
C表(結果)
a|b|c|d|e|f|g
------------- | -------------
24| 6| 64| Sigmoid| RMSprop| 256| 0.1
72| 3| 128| Tanh| SGD| 128| 0.01
144| 1| 32| ReLU| Adam| 64| 0.05
24| 6| 64| ReLU| SGD| 128| 0.1
72| 3| 128| Sigmoid| Adam| 64| 0.05
144| 1| 32| Tanh| RMSprop| 256| 0.01

小弟是這樣做的

# 读取表
df_my_books = pd.DataFrame(pd.read_excel('./實驗設計組合.xlsx', sheet_name='工作表1'))

df_my_author = pd.DataFrame(pd.read_excel('./水準表.xlsx', sheet_name='工作表1'))
df_my_books1=df_my_books

for i in range(0,df_my_books.shape[1]):
    for j in range(0,df_my_books.shape[0]):
        
        df_my_books1.iloc[j,i]=df_my_author.iloc[df_my_books.iloc[j,i],i]
        
df_my_books1

但結果會出現這個錯誤

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

根據小弟測試，好像是最後一欄有小數點那部分出問題
想問一下有甚麼辦法解決或是有更好的寫法

看更多先前的討論...收起先前的討論...

微甜的酸 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-26 17:00:16 檢舉

幹嘛重複兩次？

franx0722 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-26 17:13:01 檢舉

df_my_author.iloc[df_my_books.iloc[j,i],i]
的df_my_books.iloc[j,i] 假設是0,0 對應數字0 可能不會錯因為有可能不超過絕對位置最大值但如果是其他位置對應到字串就會錯了

phes11434 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-26 17:30:05 檢舉

@微甜的酸
不好意思，你是說哪部分重複

phes11434 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-26 17:32:31 檢舉

@franx0722
字串部分會正確被轉換過來

微甜的酸 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-27 06:00:44 檢舉

@phes11434 沒，我看懂了><

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2 個回答

mackuo

iT邦研究生 1 級 ‧ 2021-03-29 12:10:28

最佳解答

我來獻醜一下：

第一種方式：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '實驗設計')
df2 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '水準表')

df = pd.DataFrame(np.full((6, 7), np.nan))
df.columns = list(df1.columns)

for i in df.columns:
    for j in df.index:
        df[i][j] = df2[i][df1[i][j]]
df

第二種方式，應該效率再好一點：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '實驗設計')
df2 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '水準表')

df = pd.DataFrame(np.full((6, 7), np.nan))
df.columns = list(df1.columns)

for x in df.columns:
  for y in df2.index:
    df[x] = np.where(df1[x] == y, df2[x][y], df[x])
df

第三種方式，改良第一種的語法：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '實驗設計')
df2 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '水準表')
df = df1

for x in df.columns:
  for y in df2.index:
    df.loc[df[x] == y, x] = df2[x][y]
df

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phes11434 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-29 13:58:28 檢舉

感覺這做法跟我原本得差不多
只是差在你是建空資料表
我還是不懂我原本那個做法怎麼g欄會出問題

mackuo iT邦研究生 1 級 ‧ 2021-03-29 14:06:40 檢舉

這是我一開始的code：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '實驗設計')
df2 = pd.read_excel('實驗設計試解.xlsx', sheet_name = '水準表')

df = df1.copy()
#df = pd.DataFrame(np.full((6, 7), np.nan))
#df.columns = list(df1.columns)

for i in df.columns:
    for j in df.index:
        df[i][j] = df2[i][df1[i][j]]
df

結果也是g欄一直出錯如下：

phes11434 iT邦新手 2 級 ‧ 2021-04-07 22:30:23 檢舉

我覺得第一種寫法就蠻好的，但因為資料量不大，其實很難說哪個效率比較好

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微甜的酸

iT邦新手 2 級 ‧ 2021-03-27 08:12:03

只寫到這裡ㄗㄐ+U

import pandas as pd
cbt = pd.read_excel("./excel.xlsx", sheet_name="實驗設計組合")
alg = pd.read_excel("./excel.xlsx", sheet_name="水準表")

for _, row in cbt.iterrows():
  row[sorted(cbt)] = 1

結果是cbt變1