Результаты поиска по запросу "pandas"
данные от холода
аюсь создать новый столбец в кадре данных, который содержит количество слов для соответствующей строки. Я смотрю на общее количество слов, а не частоты каждого отдельного слова. Я предполагал, что будет простой / быстрый способ сделать ...
Используя
я дваDataFrames и я хочу выполнить тот же список операций очистки. Я понял, что могу слиться в одно и ко всему за один проход, но мне все еще интересно, почему этот метод не работает test_1 = pd.DataFrame({ "A": [1, 8, 5, 6, 0], "B": [15, 49, ...
на самом деле мои строки сейчас индексированы.
ьзуюсь пандамиto_sql() вставить информационный кадр панд вsql база данных, используя следующий фрагмент: params = ...
@bariumdose да, спасибо за это. Написал это без унции тестирования, так что рад, что это сработало! Что касается регулярного выражения, это легко объяснимо. Он просто указывает именованную группу захвата (вы можете посмотреть эту концепцию в документах), и pandas преобразует это в имя столбца. Если вам понравился ответ, подумайте и о его голосовании. Удачи!
уйста, прости мой вопрос новичка от панды, но у меня есть столбец городов и штатов США, например, сокращенная версия, показанная ниже (По какой-то странной причине название столбца называется «Алабама [править]», которое связано с первым 0-7 ...
@pyd первым делом замените все пропущенные значения на ноль или ноль. Затем используйте приведенный выше код. Когда вы имеете дело с числами, в кадре данных не должно быть никаких dty-типов объектов.
я есть датафрейм с городами и расстоянием между другими городами от каждого города. Мой набор данных выглядит так, ДФ, From City City A City B City C City D City A 2166 577 175 City B 2166 1806 2092 City C 577 1806 653 City D 175 2092 653Я ...
Это приводит к 44 различным комбинациям столбцов.
я есть файл CSV (не нормализованный, например, реальный файл до 100 столбцов): ID, CUST_NAME, CLIENT_NAME, PAYMENT_NUM, START_DATE, END_DATE 1, CUST1, CLIENT1, 10, 2018-04-01, 2018-04-02 2, CUST1, CLIENT1, 10, 2018-04-01, 2018-05-30 3, CUST1, ...
Это легко сделать, объединив (внутреннее соединение) оба кадра данных:
яюсь, если это довольно новый вопрос. Я пытался найти, какие строки являются общими для двух фреймов данных. Возвращаемые значения должны быть индексами строк df2, которые являются общими с df1. Мой неуклюжий пример: df1 = ...
Отличный ответ Вен, спасибо, что способствовали
я есть вопрос, касающийся разбиения списка в столбце данных на несколько строк. Допустим, у меня есть этот датафрейм: Job position Job type id 0 [6] [1] 3 1 [2, 6] [3, 6, 5] 4 2 [1] [9] 43Я хотел бы каждую комбинацию чисел, поэтому конечный ...
должен позаботиться об этом.
я есть пандас датафрейм со следующей формой open_year, open_month, type, col1, col2, ....Я хотел бы найти верхний тип в каждом (год, месяц), поэтому я сначала нахожу количество каждого типа в каждом (год, месяц) freq_df = ...
Миссия выполнена : )
у только один столбец значения в результате в следующем коде: df = pd.DataFrame({'team':['a','a'],'balance':[100,3],'dpd':[0,60]}) df.pivot_table(index='team',values=['balance','dpd'], aggfunc=lambda ...