Câu hỏi được gắn thẻ «dataframe»

Giả sử tôi có khung dữ liệu sau (cột số nguyên và cột có danh sách số nguyên) ... ID Found_IDs 0 12345 [15443, 15533, 3433] 1 15533 [2234, 16608, 12002, 7654] 2 6789 [43322, 876544, 36789] Và cũng là một danh sách ID riêng biệt ... bad_ids = [15533, …

11 python  python-3.x  pandas  dataframe 

Tôi có một khung dữ liệu như thế này: ORDER_NO 2401 2504 2600 2020020 2019-12-04 2019-12-10 2019-12-12 2020024 2019-12-25 NaN 2019-12-20 2020034 NaN NaN 2019-12-20 2020020 2019-12-12 2019-12-15 2019-12-18 Tôi đang tạo XML từ khung dữ liệu trên. Tôi muốn loại bỏ giá trị null được đưa vào XML. Mã …

11 python-3.x  pandas  loops  dataframe  itertools 

Tôi muốn xác định và đánh dấu các hàng trùng lặp dựa trên 2 cột. Tôi muốn tạo một mã định danh duy nhất cho mỗi bản sao để tôi biết không chỉ hàng đó là bản sao mà còn là hàng trùng lặp. Tôi có một khung dữ liệu …

11 r  dataframe 

Tôi có một tệp txt với dữ liệu ở định dạng này. 3 dòng đầu tiên lặp đi lặp lại nhiều lần. name=1 grade=A class=B name=2 grade=D class=A Tôi muốn xuất dữ liệu theo định dạng bảng, ví dụ: name | grade | class 1 | A | B 2 …

11 python  pandas  dataframe 

Tôi có hai data.frames với nhiều cột thông thường (ở đây: date, city, ctry, và ( other_) number). Bây giờ tôi muốn hợp nhất chúng trên các cột trên nhưng chịu được một số mức độ khác biệt: threshold.numbers <- 3 threshold.date <- 5 # in days Nếu sự khác …

11 r  dataframe 

Tôi đang làm việc với DataFrame có cấu trúc sau: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3], 'brand':['A','B','X','C','D','X','X','E','F','X']}) print(df) group brand 0 1 A 1 1 B 2 1 X 3 2 C 4 2 D 5 2 X 6 2 X 7 3 E 8 3 F 9 3 …

10 python  pandas  dataframe 

Tôi gặp lỗi ở trên khi tôi cố gắng sử dụng thuộc tính .ix của khung dữ liệu gấu trúc để lấy ra một cột, ví dụ: df.ix [:, 'col_header']. Kịch bản hoạt động vào sáng nay, nhưng chiều nay tôi đã chạy nó trong một môi trường linux mới …

9 python  pandas  dataframe 

Tôi có ví dụ về khung dữ liệu sau: df = pd.DataFrame(data = {'RecordID' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5], 'DisplayLabel' : ['Source','Test','Value 1','Value 2','Value3','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2'], 'Value' : ['Web','Logic','S','I','Complete','Person','Voice','>20','P','Mail','OCR','A','I','Dictation','Understandable','S','I','Web','Logic','R','S']}) tạo ra khung dữ liệu này: +-------+----------+---------------+----------------+ | Index | RecordID | Display Label | Value | +-------+----------+---------------+----------------+ …

9 python  pandas  dataframe  pivot  melt 

Tôi có dưới Dataframe với Trường 'Tuổi', Cần tìm đến 3 tuổi tối thiểu hàng đầu từ DataFrame DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]}) DF['Age'].min() Muốn hai tuổi hàng đầu tức là 18, 23 …

9 python  python-3.x  pandas  dataframe  pandas-groupby 

Tôi có một khung dữ liệu được thiết lập như sau: df <- data.frame("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"), "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4)) id Location Encounter 1 111 A 1 2 111 B 2 3 111 A 3 4 222 A 1 5 222 C 2 6 222 B 3 7 …

9 r  dataframe  dplyr  duplicates 

Xin chào, tôi đã đào sâu vào concat, tham gia và hợp nhất các phương pháp cho gấu trúc và dường như không thể tìm thấy những gì tôi muốn. Giả sử tôi có hai datafram A = pd.DataFrame("A",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) B = pd.DataFrame("B",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) >>> A …

9 python  pandas  dataframe 

Tôi có một khung dữ liệu như A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan Làm cách nào để tôi chỉ điền các NULL (bằng 0) cho mỗi chuỗi cho đến khi giá trị không phải NULL đầu tiên, dẫn đến A B …

9 python  pandas  dataframe  null 

Tôi chỉ không thể hiểu "==" nghĩa là gì ở dòng thứ hai: - Đây không phải là một thử nghiệm, không có câu lệnh if ... - Đây không phải là một tuyên bố biến ... Tôi chưa bao giờ thấy điều này trước đây, điều này data.ctage==catlà một …

8 python  pandas  dataframe  matrix-indexing 

Tôi có dữ liệu thị trường chứng khoán cho một bảo mật duy nhất trong 20 năm trở lại đây. Dữ liệu hiện đang ở trong DataFrame Pandas, theo định dạng sau: Vấn đề là, tôi không muốn bất kỳ dữ liệu giao dịch "sau giờ" nào trong DataFrame của …

8 python  pandas  numpy  dataframe 

Vì vậy, giả sử Bạn có một quy trình Python đang thu thập dữ liệu thời gian thực với khoảng 500 hàng mỗi giây (điều này có thể được song song hóa để giảm xuống khoảng 50 ps) từ một hệ thống xếp hàng và nối nó vào DataFrame: rq …

8 python-3.x  pandas  dataframe  python-multiprocessing