Py Pandas .format（数据框）
作为Python新手，我最近发现使用Py 2.7，我可以执行以下操作： print'{：20， 2f}'。格式（123456789） 这将给出结果输出： 123,456,789.00 现在我想看一下熊猫df的结果，所以我的代码如下： 导入熊猫为pd 导入随机 data = [[random.random（）* 10000 for ra
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PyCharm很长时间在iPython控制台中挂上大数据
我已经看到一些PyCharm的报告很慢，但是与正常操作相比，我有一个问题似乎太慢了。 我有一个大集的数据在大熊猫数据帧（从440 MB csv文件中读取）。 当我在PyCharm中使用ipython控制台时，每次尝试处理该数据我们写的是 my_data。它只是挂了约30秒。 我真的不是了解发生了什么，但似乎PyCharm正在通过所有的数据来找到一些智能自动完成（这是一个非常愚蠢的
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python：删除包含字符串的熊猫数据帧中的所有行
我有一个叫做数据的熊猫数据框，我想删除所有列中包含一个字符串的行。例如，下面我们看到'gdp'列在索引3处有一个字符串，索引号为'cap'。 data = y gdp cap 0 1 2 5 1 2 3 ab 2 8 7 2 3 3 bc 7 4 6 7 7 5 4 8 3 ... 尝试使用像这样的脚本，因为我不知道什么是包含在exp_l
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重命名pyspark数据帧聚合的列
我正在使用pyspark数据框分析一些数据，假设我有一个数据框 df ，我正在汇总： df.groupBy（“group”）\ .agg（{“money”：“sum”}）\ .show（100） 这将给我： group SUM（money＃2L） A 137461285853 B 172185566943 C 271179590646
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熊猫DataFrame：应用功能到所有列
我可以在df的任何列中使用 .map（func），如： df = DataFrame（{'a'：[1,2,3,4,5,6]，'b'：[2,3,4,5,6,7]}） df ['a'] = df ['a']。map（lambda x：x> 1） 我也可以： df ['a']，df ['b' ] = df ['a']。map（lambda x：x> 1），df [
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熊猫组合2个数据帧（加入公共列）
我有2个数据框： restaurant_ids_dataframe 数据列（共13列）： business_id 4503非空值 类别4503非空值 城市4503非空值 full_address 4503非空值 纬度4503非空值 经度4503非空值 名称4503非空值 社区4503非空值 打开4503非空值 review_count 4503非空值 stars 4503非空值
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多指数组由熊猫数据帧
我有一个数据集，包含按国家统计的经济指标的年份，如下所示： 国家指标2011 2012 2013 2014 美国GDP 7 4 0 2 美国流行音乐2 3 0 3 GB GDP 8 7 0 7 GB流行音乐。 2 6 0 0 FR GDP 5 0 0 1 FR流行音乐。 1 1 0 5 如何在熊猫中使用MultiIndex创建仅显示GDP的数据框架每个国
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从数据框创建汇总统计表
我有以下5个变量的29个观察结果（df）： age height_seca1 height_chad1 height_DL weight_alog1 1 19 1800 1797 180 70 2 19 1682 1670 167 69 3 21 1765 1765 178 80 4 21 1829 1833 181 74 5 21 1706 1705 170 103
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以最小的内存占用分割大型Pandas Dataframe
我有一个很大的DataFrame，我想分成一个测试集和一个模型建立的火车。但是，我不想复制DataFrame，因为我达到了内存限制。 是否有一个操作，类似于pop，而是一个大的段，将同时删除DataFrame的一部分，并允许我将其分配给一个新的DataFrame？这样做： ＃假设我初始化了一个DataFrame（称为“全部”），其中包含我的大型数据集 ＃带有一个名为“test”的布尔列
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将数据帧中的值与其他数据帧中的值进行匹配，并将其替换为来自其他数据帧的相应模式
复杂的标题，但这里是一个简单的例子，我正在尝试实现： d
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在R中使用NA值组合删除行的高效方法
背景 在运行逐步模型选择之前，我需要删除我的任何模型项的缺失值。在我的模型中有相当多的术语，因此，我需要查找NA值（并删除任何这些向量中具有NA值的任何行）的相当多的向量。但是，还有一些向量包含不想用作删除行的条款/标准的NA值。 问题 如何从包含任何矢量列表的NA值的数据帧中删除行？我目前正在使用一系列长的系列的笨重方法！is.na的 > my.df [！is.na（my.df
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对R中的data.frame中的组应用函数
我正在尝试在数据框中获取组（“a”和“b”）的变量（v）的累加和。如何将底部的结果 - 哪些行的数据正确编号到数据框的列c中？ >图书馆（nlme） > g“（c（”a“，”b“，”a“，”b“，”a“，”b“，”a“，”b“，”a“，”b“ “，”b“）） > v-c（1,4,1,4,1,4,2,8,2,8,2,8） > cs d
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将可变长度数据存储在R data.frame中的最佳方法？
我有一些混合类型的数据，我想以某种R数据结构存储。每个数据点都有一组固定属性，可以是1-d数字，因子或字符，也可以是一组可变长度数据。例如： id短语num_tokens token_lengths 1“hello world”2 5 5 2“greetings “1 9 3”带我去你的领导“4 4 2 2 4 6 实际的值并不是可以互相计算的，而是数据的风味
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data.frame的可视化结构：NAs的位置等等
我想用一个颜色代码在单个图上表示一个数据框架（或矩阵，或数据表）的结构。我想这对于处理各种类型的数据的人来说可能是非常有用的，可以一目了然的。 也许有人已经开发了一个包来做，但我找不到（只是此）。所以这里是我的“愿景”的一个粗略的模型，一种热图，以颜色代码显示： NA位置， li> 变量类（因子（多少级？），数字（颜色渐变，零，异常值...），字符串） 维度 等.....
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从data.frame创建barplot
在RI中有一个像图片顶部的数据框架。 是否有可能创建一个像在底部的一个barplot图像？ 解决方案 假设你不想要ascii输出，这里是使用 ggplot2 ＃加载/生成您的数据 mydf
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熊猫：两个数据帧的元素乘法
我知道如何在两个Pandas数据帧之间进行元素乘法运算。然而，当两个数据帧的尺寸不兼容时，事情变得更加复杂。例如下面 df * df2 是简单的，但 df * df3 是一个问题： df = pd.DataFrame（{'col1'：[1.0] * 5， 'col2'：[2.0] * 5， 'col3'：[3.0] * 5}，index = range（1,6），） df2 = pd.D
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如何更改data.frame中的单个值？
任何人都可以解释如何将 data.frame 中的单个单元格更改为其他内容。 基本上我只想重命名一个单元格，而不是所有与它匹配的单元格。 我不能使用 edit（）命令，因为它会使我的脚本自动使用 data.frame 几次。 提前感谢 解决方案 p $ p> data.frame [row_number，column_number] = new_value 例如，如果 x 是
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R-为什么X添加到我的数据框架中的变量的名称？
当我在 R 中使用 read.csv（）函数加载数据时，我经常发现X已添加到变量名称。我想我只是总是看到它在第一个变量，但我可能是错的。 起初，我认为 R 可能会这样做，因为我在变量名称的开头有一个空格- 我不。 其次，我读过某个地方，如果您有一个以数字开头的变量，或是一个非常短的变量名， R 将添加X.变量名是所有文本，该变量的名称的长度是12个字符，所以它不是很短。 现在，这
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内存高效的替代rbind - 就地rbind？
我需要rbind两个大数据帧。现在我使用 df
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如何获取R中的行索引号？
假设我在R中有一个列表或数据框架，我想得到行索引，我该如何做？也就是说，我想知道某个矩阵包含多少行。 解决方案 我将你的问题解释为关于获得行号。 您可以尝试 as.numeric（rownames（df））不要设置rownames。否则使用序列 1：nrow（df）。 which（）函数将TRUE / FALSE行索引转换为行号。
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