Ich habe zwei data.frames mit mehreren gemeinsamen Spalten (hier: date, city, ctry, und ( other_) number). Ich möchte sie jetzt in den obigen Spalten zusammenführen, aber einen gewissen Unterschied tolerieren: threshold.numbers <- 3 threshold.date <- 5 # in days Wenn der Unterschied zwischen...
Ich habe eine TXT-Datei mit Daten in diesem Format. Die ersten 3 Zeilen wiederholen sich immer wieder. name=1 grade=A class=B name=2 grade=D class=A Ich möchte die Daten in einem Tabellenformat ausgeben, zum Beispiel: name | grade | class 1 | A | B 2 | D | A Ich habe Mühe, die Header zu setzen und...
Ich möchte doppelte Zeilen anhand von 2 Spalten identifizieren und markieren. Ich möchte für jedes Duplikat eine eindeutige Kennung erstellen, damit ich nicht nur weiß, dass die Zeile ein Duplikat ist, sondern auch, mit welcher Zeile es sich um ein Duplikat handelt. Ich habe einen Datenrahmen, der...
Ich habe einen Datenrahmen wie diesen: 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 Ich erstelle XML aus dem obigen Datenrahmen. Ich möchte den Nullwert entfernen, der in das...
Angenommen, ich habe den folgenden Datenrahmen (eine Spalte mit Ganzzahlen und eine Spalte mit einer Liste von Ganzzahlen) ... ID Found_IDs 0 12345 [15443, 15533, 3433] 1 15533 [2234, 16608, 12002, 7654] 2 6789 [43322, 876544, 36789] Und auch eine separate Liste von IDs ... bad_ids = [15533,...
Ich arbeite mit einem DataFrame mit folgender Struktur: 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 X Mein Ziel ist es, nur die Gruppen...
Ich habe einen Datenrahmen wie A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan Wie fülle ich nur die NULL-Werte (mit 0) für jede Reihe bis zum ersten Nicht-NULL-Wert, der zu führt A B C 1 0 0 2 0 5 3 3 nan 4 nan
Hallo, ich habe die Concat-, Join- und Merge-Methoden für Pandas durchgearbeitet und kann anscheinend nicht finden, was ich will. Nehmen wir an, ich habe zwei Datenrahmen A = pd.DataFrame("A",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) B =
Ich habe einen Datenrahmen wie folgt eingerichtet: 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...
Ich habe unten Datenrahmen mit Feld 'Alter', Bedürfnisse finden, um Top 3 Mindestalter aus dem Datenrahmen 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() Willst du Top zwei Alter dh 18, 23 in...
Ich habe den folgenden Beispieldatenrahmen: 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...
Ich erhalte die obige Fehlermeldung, wenn ich versuche, das .ix-Attribut eines Pandas-Datenrahmens zum Herausziehen einer Spalte zu verwenden, z. B. df.ix [:, 'col_header']. Das Skript funktionierte ab heute Morgen, aber heute Nachmittag habe ich es in einer neuen Linux-Umgebung mit einer...
Ich habe einen Datenrahmen wie diesen: x = pd.DataFrame({ 'audio': ['audio1', 'audio1', 'audio2', 'audio2', 'audio3', 'audio3'], 'text': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5', 'text6'], 'login': ['operator1', 'operator2', 'operator3', 'operator4', 'operator5', 'operator6'] }) Ich versuche es...
Verwenden von Python3 und Cartopy mit folgendem Code: import matplotlib.pyplot as plt import cartopy import cartopy.io.shapereader as shpreader import cartopy.crs as ccrs ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cartopy.feature.LAND) ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN)...
Nehmen wir also an, Sie haben einen Python-Prozess, der Daten in Echtzeit mit ungefähr 500 Zeilen pro Sekunde (dies kann weiter parallelisiert werden, um auf ungefähr 50 ps zu reduzieren) aus einem Warteschlangensystem sammelt und an Folgendes anfügt DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df =...
Ich habe Börsendaten für ein einzelnes Wertpapier, die 20 Jahre zurückreichen. Die Daten befinden sich derzeit in einem Pandas DataFrame im folgenden Format: Das Problem ist, dass ich keine Handelsdaten außerhalb der Geschäftszeiten in meinem DataFrame haben möchte. Der betreffende Markt ist von...
Ich kann einfach nicht herausfinden, was "==" in der zweiten Zeile bedeutet: - Es ist kein Test, es gibt keine if-Anweisung ... - Es ist keine Variablendeklaration ... Ich habe das noch nie gesehen, die Sache data.ctage==catist eine Pandas-Serie und kein Test ... for cat in