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我在R中有两个不同的数据框。第一个df1包含许多城市的数据,每个城市都与其对应的州相关联。第二个包含按州聚合的数据,但将这些数据分成多个类。如下所示: states1
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我有以下数据帧,其中所有列都是对象类型。 我的目标是推断出每一列的真实类型并进行转换。 我已找到解决办法并将其另存为CSV,然后再次加载。 有什么方法可以使用Pandas Read_CSV类型转换功能而无需保存和加载文件? {'A': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: nan, 4: nan, 5:
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我的数据由许多列/变量和三行组成。每个变量都是一个整数,各行和各列的值各不相同。以下是我的数据的最小示例: # Minimal example of data frame I have df
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如何优化数据帧内存占用并为数值列找到最优(最小)数据类型dtypes。例如: A B C D 0 1 1000000 1.1 1.111111 1 2 -1000000 2.1 2.111111 >>> df.dtypes A int64 B int64 C float64 D float64 预期
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我想知道如何从文本中提取所有表情符号,然后将它们添加到新的栏中,同时从原始文本中删除它们--如果这有意义的话。 例如,考虑以下数据: ID 文本 1 这是很好的💯 2 太爱你了😍❤️ 3 你让我难过!😥 这是我的预期输出: ID 文本 表情符号 1 这很好 💯 2 太爱你了 😍❤️ 3 你让我难过! 😥 到目前为止,我已经尝试了this解决方案
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这是我正在处理的DataFrame的示例: import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import zscore df = pd.DataFrame( index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('Monday', '2019-11-04'),('Monday', '2019-
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我的数据帧如下: Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des 0 2020 0.39 0.28 0.10 0.08 0.07 0.18 -0.10 -0.05 -0.05 0.07
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我有一个如下所示的df: pid time id vid id1 vis_id1 pid1 t_0 vis_id1 pid2 t_1 id2 vis_id2 pid1 t_3
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我有一个多索引DataFrame,并且我希望仅对分配给我的一个级别的向量应用一些计算。 使用以下代码: import pandas as pd import datetime ticker_date = [('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)), ('US',datetime.date.today()-datetime.ti
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我有一个多索引数据帧,如下所示: PID Fid x y A 1 2 3 2 6 1 3 4 6 B 1 3 5 2 2 4 3 5 7 我想删除每个患者具有最高x值(P
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我有一个以下格式的数据帧: a b x 1 1 31 1 2 1 1 3 42 1 4 423 1 5 42 1 6 3 1 7 44 1 8 65437 1 9 73 2 1 5656 2 2 7 2 3 5 2 4 5 2 5 34 a和b是索引,x是值。 我
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如何编辑多索引数据框的值?如果它是非多索引数据帧,我知道我可以这样做:df.at[0,'foo'] = 12.3。 此外,这也不起作用:df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3。 考虑多索引列数据帧。 colnames = [ ['foo', 'foo', 'foo', 'po', 'po', 'po', 'di', 'di', 'di'], ['a',
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我有一个多=索引的DataFrame,但我希望每个级别1只保留两列,用于每个级别0变量(即列‘1’和‘2’)。我可以单独设置它们的子集,但我想一起设置子集,这样我就可以并排保留这些值 这是DataFrame index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*[['bar1', 'foo1', 'bar1', 'foo2','bar3','foo3'
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有没有人知道是否可以使用DataFrame.loc方法从MultiIndex中进行选择?我有以下DataFrame,并且希望能够访问位于('at', 1)、('at', 3)、('at', 5)等索引(非顺序)的Dwell列中的值。 我希望能够执行类似data.loc[['at',[1,3,5]], 'Dwell']的操作,类似于常规索引的data.loc[[1,3,5], 'Dwell']
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是否有办法对(不同级别的)两个数据帧重新编制索引,以便它们在所有级别上共享一个公共索引? 演示: 创建名为‘A’的基本数据帧: index = np.array(['AUD','BRL','CAD','EUR','INR']) data = np.random.randint(1, 20, (5,5)) A = pd.DataFrame(data=data, index=inde
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我尝试从问题中的jupyter笔记本复制粘贴数据帧的输出,然后是Ctrl+K命令, 但是发生了这种情况, SUMLEV REGION COUNTY STNAME CTYNAME CENSUS2010POP ESTIMATESBASE2010 0 50 3 1 Alabama Autauga County 54571 54571 1 50 3 3
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我尝试粘贴两列数据帧,然后使用“View”函数查看结果字符向量,但收到以下错误: “视图中的错误:‘NAMES’属性[2]的长度必须与向量[1]相同” 以下是我的可重复使用的示例: name1
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假设我有10000个系统。对于每个系统,我都有两个数据集:对于每个数据集,我都有x、y和y_err数组。如何使用h5py或pandas将所有系统的数据放到一个h5文件中?下面给出了详细说明。 Systems=np.arange(10000) for sys in Systems: x1,y1,y1_err=np.random.rand(100),np.random.rand(100
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我使用的是带有Spark v2.4.1的java8 我正在尝试使用UDF来使用映射查找,如下所示 数据: +-----+-----+-----+ |code1|code2|code3| +-----+-----+-----+ |1 |7 | 5 | |2 |7 | 4 | |3 |7 | 3 | |4 |7 | 2
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如何有效地从数据框中提取按组排列的常量列?我在下面包含了一个plyr实现,以精确地说明我想要做的事情,但速度很慢。我怎样才能尽可能高效地做这件事呢?(理想情况下,根本不分割数据帧)。 base
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