Wie greife ich mit dem Schlüssel auf den entsprechenden groupby-Datenrahmen in einem groupby-Objekt zu? Mit folgender Gruppe: rand = np.random.RandomState(1) df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3, 'B': rand.randn(6), 'C': rand.randint(0, 20, 6)}) gb = df.groupby(['A']) Ich kann es durchlaufen,...
Wann sollte man a verwenden data.frameund wann ist es besser, a zu verwenden matrix? Beide halten Daten in einem rechteckigen Format, so dass es manchmal unklar ist. Gibt es allgemeine Faustregeln für die Verwendung des
Ich verstehe, dass Sie zum Löschen einer Spalte df.drop verwenden ('Spaltenname', Achse = 1). Gibt es eine Möglichkeit, eine Spalte mithilfe eines numerischen Index anstelle des Spaltennamens zu
Von einem Datenrahmen, gibt es eine einfache Möglichkeit , aggregieren ( sum, mean, maxet c) gleichzeitig mehrere Variablen? Nachfolgend einige Beispieldaten: library(lubridate) days = 365*2 date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day") year = year(date) month = month(date) x1 =...
Ich arbeite mit dem booleschen Index in Pandas. Die Frage ist, warum die Aussage: a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)] funktioniert gut während a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)] Exits mit Fehler?...
Ich habe eine Situation, in der ich manchmal, wenn ich eine csvvon lese df, eine unerwünschte indexähnliche Spalte mit dem Namen bekomme unnamed:0. file.csv ,A,B,C 0,1,2,3 1,4,5,6 2,7,8,9 Die CSV wird folgendermaßen gelesen: pd.read_csv('file.csv') Unnamed: 0 A B C 0 0 1 2 3 1 1 4 5 6 2 2 7 8 9 Das...
Ich benutze R und habe mit Daten in einen Datenrahmen geladen read.csv(). Wie bestimme ich den Datentyp jeder Spalte im
Ich habe einen dynamischen DataFrame, der einwandfrei funktioniert, aber wenn dem DataFrame keine Daten hinzugefügt werden müssen, wird eine Fehlermeldung angezeigt. Und deshalb brauche ich eine Lösung, um einen leeren DataFrame nur mit den Spaltennamen zu erstellen. Im Moment habe ich so etwas: df...
df <- data.frame(var1 = c('a', 'b', 'c'), var2 = c('d', 'e', 'f'), freq = 1:3) Was ist der einfachste Weg, um jede Zeile um die ersten beiden Spalten des obigen Datenrahmens zu erweitern, sodass jede Zeile so oft wiederholt wird, wie in der Spalte 'freq' angegeben? Mit anderen Worten, gehen Sie...
Ich habe eine große Datentabelle mit vielen fehlenden Werten, die über die ~ 200.000 Zeilen und 200 Spalten verteilt sind. Ich möchte diese NA-Werte so effizient wie möglich auf Nullen umcodieren. Ich sehe zwei Möglichkeiten: 1: Konvertieren zu einem data.frame und Verwendung etwas wie diese 2:...
Ich möchte alle Werte in einem Pandas-Datenrahmen finden, die Leerzeichen (eine beliebige Menge) enthalten, und diese Werte durch NaNs ersetzen. Irgendwelche Ideen, wie dies verbessert werden kann? Grundsätzlich möchte ich das umdrehen: A B C 2000-01-01 -0.532681 foo 0 2000-01-02 1.490752 bar 1...
Heute war ich positiv überrascht, dass Pandas beim Lesen von Daten aus einer Datendatei (zum Beispiel) Wertetypen erkennen kann: df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3']) Zum Beispiel kann es folgendermaßen überprüft werden: for i, r in df.iterrows(): print...
Ich habe Probleme mit einem Datenrahmen und konnte dieses Problem nicht wirklich selbst lösen: Der Datenrahmen hat beliebige Eigenschaften als Spalten und jede Zeile repräsentiert einen Datensatz . Die Frage ist: Wie werden Spalten entfernt, bei denen für ALLE Zeilen der Wert NA ist...
Ich habe einen Datenrahmen wie diesen: df VALUE ABS_CALL DETECTION P-VALUE 1007_s_at "957.729231881542" "P" "0.00486279317241156" 1053_at "320.632701283368" "P" "0.0313356324173416" 117_at "429.842323161046" "P" "0.0170004527476119" 121_at "2395.7364289242" "P" "0.0114473584876183"...
Was sind die häufigsten Pandas-Methoden zum Auswählen / Filtern von Zeilen eines Datenrahmens, dessen Index ein MultiIndex ist ? Schneiden basierend auf einem einzelnen Wert / Etikett Schneiden basierend auf mehreren Etiketten von einer oder mehreren Ebenen Filtern nach booleschen Bedingungen und...
Ich habe einen Pandas-Datenrahmen und möchte ihn in 3 separate Sätze aufteilen. Ich weiß, dass man mit train_test_split von sklearn.cross_validationdie Daten in zwei Sätze (Zug und Test) aufteilen kann. Ich konnte jedoch keine Lösung für die Aufteilung der Daten in drei Sätze finden. Am liebsten...
Ich habe Daten in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert. Ich frage diese Daten mit Python2.7 ab und verwandle sie in einen Pandas DataFrame. Die letzte Spalte dieses Datenrahmens enthält jedoch ein Wörterbuch (oder eine Liste?) Mit Werten. Der DataFrame sieht folgendermaßen aus: [1] df Station ID...
Ich versuche, keine Werte in einem Pandas-Datenrahmen mit Nullen für nur eine Teilmenge von Spalten zu füllen. Wenn ich es tue: import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]}) print df df.fillna(value=0, inplace=True) print df Die Ausgabe: a...
Bei einem Pandas-Datenrahmen, der mögliche NaN-Werte enthält, die hier und da verstreut sind: Frage: Wie bestimme ich, welche Spalten NaN-Werte enthalten? Kann ich insbesondere eine Liste der Spaltennamen erhalten, die NaNs
Ich habe einen DataFrame wie folgt generiert: df.groupBy($"Hour", $"Category") .agg(sum($"value") as "TotalValue") .sort($"Hour".asc, $"TotalValue".desc)) Die Ergebnisse sehen aus wie: +----+--------+----------+ |Hour|Category|TotalValue| +----+--------+----------+ | 0| cat26| 30.9| | 0|...