Результаты поиска по запросу "pandas"
Я пытаюсь получить имя файла в качестве входных данных и чтения из корзины. Когда я делаю это, лаборатория данных читает только первый файл, представленный в корзине. На самом деле мне нужно прочитать несколько файлов.
аюсь прочитать CSV-файл сохранить в GS для данных для анализа Я следовал следующие шаги без успеха mybucket = storage.Bucket('bucket-name') data_csv = mybucket.object('data.csv') df = pd.read_csv(data_csv)это не работает, так как data_csv не ...
Или вы можете использовать
ел бы придумать 4-ую колонку ниже, основанную на первых трех: user job time Rank A print 1559 2 A print 1540 2 A edit 1520 1 A edit 1523 1 A deliver 9717 3 B edit 1717 2 B edit 1716 2 B edit 1715 2 B deliver 1527 1 B deliver 1524 1Ранжирование в ...
предполагается, что первый и последний символ в каждой ячейке - это [и]. Также предполагается, что после запятых есть ровно один пробел.
екоторые данные из другоговопрос [https://stackoverflow.com/questions/45827199/find-the-name-of-the-column-in-a-pandas-df-which-contains-the-longest-list/45827215] : positive negative neutral 1 [marvel, moral, bold, destiny] [] [view, should] ...
Ошибка импорта панд при отладке с помощью PVTS
Я имею дело с очень глупой ошибкой и задаюсь вопросом, есть ли у кого-то из вас такая же проблема? Когда я пытаюсь импортировать панд с помощьюimport pandas as pd Я получаю сообщение об ошибке в copy.py. Я отладил импорт pamdas и обнаружил, что ...
Альтернатива версии @coldspeed:
аюсь отфильтровать кадр данных панды, используя пороги для трех столбцов import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A" : [6, 2, 10, -5, 3], "B" : [2, 5, 3, 2, 6], "C" : [-5, 2, 1, 8, 2]}) df = df.loc[(df.A > 0) & (df.B > 2) & (df.C ...
Вы можете сделать это следующим образом:
аюсь найти имена столбцов каждого столбца в кадре данных панды, где значение больше, чем у другого столбца. Например, если у меня есть следующий фрейм данных: A B C D threshold 0 1 3 3 1 2 1 2 3 6 1 5 2 9 5 0 2 4Для каждой строки я хотел бы ...
Огромное спасибо. Я посмотрю в эти ссылки.
адр данных: A B C 0 6 2 -5 1 2 5 2 2 10 3 1 3 -5 2 8 4 3 6 2Я мог бы получить столбец, который в основном кортеж столбцов из оригиналаdf с помощьюdf.apply: out = df.apply(tuple, 1) print(out) 0 (6, 2, -5) 1 (2, 5, 2) 2 (10, 3, 1) 3 (-5, 2, 8) 4 ...
да, Боже, это функция окидоки выше, на самом деле: D. Мой вопрос, почему это так?
отрим этот простой пример import pandas as pd df = pd.DataFrame({'one' : [1,2,3], 'two' : [1,0,0]}) df Out[9]: one two 0 1 1 1 2 0 2 3 0Я хочу написать функцию, которая принимает в качестве входных данных фрейм данныхdf и столбецmycol. Теперь ...
Должен был повторить, а не плитка. сортировать не нужно (-:
я есть такой фрейм NSW VIC 0 6718023 5023203 1 6735528 5048207 2 6742690 5061266 3 6766133 5083593 4 6786160 5103965Я хочу изменить это так 0 6718023 NSW 1 6735528 NSW 2 6742690 NSW 3 6766133 NSW 4 6786160 NSW 5 5023203 VIC 6 5048207 VIC 7 ...
Понимаю. Другой вариант - реализовать класс, который реализует интерфейс массива numpy, в нем есть список ваших столбцов, в которых каждый файл memmaps содержит файл, и он обрабатывает доступ к ним. Это должно быть в состоянии поддержать DataFame. Кроме того, вы переписываете свои данные в один файл, а затем запоминаете его.
ся, что я могу запоминать основные данные для ряда Python, создав mmap'd ndarray и используя его для инициализации Series. def assert_readonly(iloc): try: iloc[0] = 999 # Should be non-editable raise Exception("MUST BE READ ONLY (1)") except ...