Запитання з тегом «dataframe»

Кадр даних - це таблична структура даних. Зазвичай він містить дані, де рядки - це спостереження, а стовпці - змінні різних типів. Хоча "кадр даних" або "кадр даних" - це термін, використовуваний для цього поняття на декількох мовах (R, Apache Spark, deedle, Maple, бібліотека панд на Python та бібліотека DataFrames в Джулії), "table" - це термін, використовуваний у MATLAB і SQL.

5
Перетворити іменований символ символу на data.frame
У мене є іменований вектор символів, повернутий із xmlAttrs таким чином: testVect <- structure(c("11.2.0.3.0", "12.89", "12.71"), .Names = c("db_version", "elapsed_time", "cpu_time")) Я хотів би перетворити його у фрейм даних, який виглядає так: testDF <- data.frame("db_version"="11.2.0.3.0","elapsed_time"=12.89,"cpu_time"=12.71) head(testDF) db_version elapsed_time cpu_time 1 11.2.0.3.0 12.89 12.71
3
Об’єднайте дві рамки даних панд (об’єднайте загальний стовпець)
У мене є 2 кадри даних: restaurant_ids_dataframe Data columns (total 13 columns): business_id 4503 non-null values categories 4503 non-null values city 4503 non-null values full_address 4503 non-null values latitude 4503 non-null values longitude 4503 non-null values name 4503 non-null values neighborhoods 4503 non-null values open 4503 non-null values review_count 4503 …
2
Об’єднання фреймів даних панд за іменами стовпців
У мене є два кадри даних із такими іменами стовпців: frame_1: event_id, date, time, county_ID frame_2: countyid, state Я хотів би отримати фрейм даних із наступними стовпцями, приєднавшись (зліва) county_ID = countyid: joined_dataframe event_id, date, time, county, state Я не можу зрозуміти, як це зробити, якщо стовпці, до яких я …
7
Знайдіть унікальні значення в стовпці, а потім сортуйте їх
У мене є фрейм даних pandas. Я хочу надрукувати унікальні значення одного з його стовпців у порядку зростання. Ось як я це роблю: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3,2,6,2,8]}) a = df['A'].unique() print a.sort() Проблема в тому, що я отримую Noneдля виводу.
16
Перейменуйте кілька стовпців за іменами
Хтось мав це вже запитати, але я не міг знайти відповіді. Скажімо, що я маю: x = data.frame(q=1,w=2,e=3, ...and many many columns...) який найелегантніший спосіб перейменувати довільну підмножину стовпців, позицію яких я не обов’язково знаю, в деякі інші довільні імена? наприклад, скажіть, що я хочу перейменувати "q"та "e"в, "A"і "B"який …
84 r  dataframe  rename  r-faq 
4
Застосувати функцію до індексу DataFrame
Який найкращий спосіб застосувати функцію до індексу Панд DataFrame? В даний час я використовую такий багатослівний підхід: pd.DataFrame({"Month": df.reset_index().Date.apply(foo)}) де Date- це ім'я індексу і foo- це назва функції, яку я застосовую.
6
Як об’єднати серію та DataFrame
Якщо ви прийшли сюди, шукаючи інформацію про те, як об’єднати a DataFrameта Seriesіндекс , перегляньте цю відповідь . Оригінальним наміром OP було запитати, як призначити елементи серії як стовпці іншому DataFrame . Якщо вам цікаво знати відповідь на це, подивіться на прийняту відповідь EdChum. Найкраще, що я можу придумати - …
5
Панди Python Як призначити результати групової операції назад до стовпців у батьківському фреймі даних?
У мене є такий фрейм даних в IPython, де кожен рядок є одним запасом: In [261]: bdata Out[261]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 21210 entries, 0 to 21209 Data columns: BloombergTicker 21206 non-null values Company 21210 non-null values Country 21210 non-null values MarketCap 21210 non-null values PriceReturn 21210 non-null values SEDOL 21210 …
3
У чому різниця між використанням loc та використанням просто квадратних дужок для фільтрації стовпців у Pandas / Python?
Я помітив три методи вибору стовпця в Pandas DataFrame: Перший спосіб вибору стовпця за допомогою loc: df_new = df.loc[:, 'col1'] Другий метод - здається простішим і швидшим: df_new = df['col1'] Третій спосіб - найзручніший: df_new = df.col1 Чи є різниця між цими трьома методами? Я не думаю, що в такому …
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.