Результаты поиска по запросу "dataframe"
Времена не так хороши, как ответ @ Wen, но все равно быстрее
я есть датафрейм с 3 столбцами в Python: Name1 Name2 Value Juan Ale 1 Ale Juan 1и хотел бы устранить дубликаты на основе столбцов Name1 и Name2 комбинаций. В моем примере обе строки равны (но они находятся в другом порядке), и я хотел бы ...
, И реальная разница в том, как каждая из этих функций выбирает имена строк для строк, которые еще не существуют.
ел бы понять, почему эти два метода для индексации пустойdata.frame привести кNA номер строки присваивается первой строкетолько: Способ 1: df <- data.frame(Number=numeric(), Text=character(), stringsAsFactors = FALSE) df[1,]$Number <- 123456 ...
Данные:
я возникают трудности при создании оператора IF, который выполняет следующие действия: Если C1 = купить, то купитьЕсли C2 = Продать, тогда ПродатьЕсли C1 & C2 = nan, то текущая ячейка = предыдущая ячейкаПожалуйста, посмотрите пример ниже. ...
использование
ался разбить столбец из списков на отдельные столбцы. У меня есть решение, но оно очень медленное. У меня есть следующий пандас dataframe |basket | |['two apple','A banana'] | |['Red pear','A banana'] | |['two apple','A banana','Red ...
Но в целом всегда помните об этой точке эффективности как о приоритетной.
следует использоватьdata.frameи когда лучше использоватьmatrix? Оба хранят данные в прямоугольном формате, поэтому иногда это неясно. Существуют ли общие правила, когда следует использовать какой тип данных?
Вы можете использовать NumPy и широковещательную передачу для умножения значений одного ряда на преобразованные значения другого.
две серии: import pandas as pd ser1 = pd.Series(data = [1,2,3], index=[1,2,3]) ser2 = pd.Series(data = [1,2,3,4,5], index = ['a','b','c','d','e'])Как я могу кросс-умножить два, чтобы получить желаемый результат? pd.DataFrame( data = ...
Я проверил ваш, и это работает, но я выбираю ответ Вайшали, потому что она / он был первым. Я запал на ссылку покемонов :)
aFrane.to_csv мне удалось записать удаление CSV-файловnan значения с df = df.replace('None','') df = df.replace('nan','')но моя проблема в том, что при таком подходе все значения nan будут заменены на qoutes:'' Можно ли заменить значения Nan в ...
dtype для целых чисел, даже со структурированными массивами.
оздать структурированный массив из двух столбцов в DataFrame? Я попробовал это: df = pd.DataFrame(data=[[1,2],[10,20]], columns=['a','b']) df a b 0 1 2 1 10 20 x = np.array([([val for val in list(df['a'])], [val for val in list(df['b'])])]) Но ...
столбец может быть другим.
у найти разницу, сравнивая два DataFrames и объединяя различия в новый DataFrame, но есть проблема, когда значения отсутствуют в одном из DataFrames, генерируется ошибка:ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects Я думаю, что ...
Спасибо! Без помощи было действительно невозможно понять это сам ..
я есть датафрейм, похожий на: col1 col2 1 10 1 30 2 60 3 20 3 12 3 51 3 11Я хочу разделить этот фрейм данных на чанки, когда значение в col2 больше 50: dataframe #1 col1 col2 1 10 1 30 2 60 dataframe #2 col1 col2 3 20 3 12 3 51 dataframe #3 ...