数据框是表格数据结构。通常,它包含数据,其中行是观察值,列是各种类型的变量。虽然“数据框架”或“数据框架”是这个概念用于多种语言的术语(R,Apache Spark,deedle,Maple,Python中的pandas库和Julia中的DataFrames库),“table”是用于的术语MATLAB和SQL。
我对 r 很陌生,并且一直在努力处理涉及循环和数组的代码。 我的数据中,每个参与者对 14 个项目做出了回应,回应范围在 1 到 -1 之间。 对于每个参与者...
大家好,今天我有一个挑战: 我需要使用文本文件作为模板创建多个将成为 python 函数的文件,我的模板将包含类似以下内容的内容: 我的模板.txt #文本为
我正在用 tkinter 编写一个 GUI,它使用 pandastable 模块来显示数据帧。我试图在 pandastable 的表中获取这个数字格式: pd.options.display.float_format = '{:,.4f}'.
如何使用 awswrangler 只读取 S3 中存储的 parquet 文件的前几行 N 行?
我正在尝试使用 awswrangler 将存储在 S3 中的任意大的 parquet 文件读入 pandas 数据帧,但由于文件的大小(以及我可怜的带宽...
我有一个患者就诊的数据框 df,其结构如下: ID 访问次数 多变的 价值 34 1 高度 短的 34 1 重量 超过 34 1 眼睛颜色 棕色的 34 1 头发颜色 棕色的 89 1 w...
当我计算一个数据帧以给出另一个数据帧的结果时,我得到 NaN 值。我该如何解决这个问题?
我为我的 DataFrame 对象创建了一个字典。我创建了一个函数来根据 DataFrame 中每周工作的小时数计算工作天数和加班时间。 ...
我想测试一个函数是否返回预期的data.frame。 data.frame 太大,无法在 R 文件中定义(例如,使用诸如 Structure() 之类的东西)。 我做错了什么
最好的转型方式是什么 df = pl.from_repr(""" ┌──────┬──────┬──────┐ │ R ┆ C ┆ VAL │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ str ┆ i64 │ ╞═════╪═════╪═════╡ │ r1 ┆ c1 ┆ 1 │ │ r1 ...
我有一个 Spark DataFrame,比如 编号1 编号2 分数 A1 B1 9 A2 B1 9 A2 B2 7 A3 B2 5 我想在 PySpark 中找到最匹配的 id1/id2 ,输出是 编号1 编号2 A1 B1 A2 B2 挑战在于 Row(A2,...
按连续日期范围对 Pandas DataFrame 进行分组
我有一个 Pandas DataFrame,如下所示: 将 pandas 导入为 pd 数据 = { '日期': ['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 06:00:00', '2023-01-01 12:00:00', '2023-01-02 00:00:00', '...
在 Polars 中进行透视操作时自定义列名称并根据值添加新列?
比如说,我有一个极坐标数据框,如下所示: df = pl.from_repr(""" ┌──────┬────────┬──────────────┬────────────────┬─ ────────────┬──────┐ │ 日期 ┆ 股票代码 ┆ 位置类型 ┆ 预测类型 ┆
Pandas 数据框中的浮点数据类型对于高精度十进制值的行为不一致
Pandas 数据框给出了不正确的高精度十进制值。 例如: oracle表中的数据是 45.200000000000003 12.699999999999999 99.745663 oracle中的数据类型是number(28...
Pandas DataFrame to_excel 方法将标题行向右移动
我正在Python中使用Pandas库来尝试将DataFrame的内容导出到Excel文件。 我已将 DataFrame 中的标头重命名为 Field1、Field2、Field3,因此它看起来像...
我正在编写一个使用 Pandas 来分析事件数据的 Python 脚本。我的目标是计算活动事件的交集。 如果相同的事件不发生两次,我的代码就可以正常工作。但是,如果...
我想确定 pandas 中的列是否是列表(在每一行中)。 df=pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3], 'Y': [[34],[37,45],[48,50,57]],'Z':['A ','公元前']}) df 输出[160]: XYZ 0 1 ...
我正在尝试计算一段时间内库存的余额(水平),并将进货和出库数量作为输入(以及每种库存类型的类别)。通常我会计算
我有以下融化的示例数据框: df_融化<- data.frame(ID = c(21, 21, 21, 21, 49, 49, 49, 49), instance = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2), variable = c("causeofdeath", "
我有一个有 100 列的 pandas 数据框。第一个列是字符串,其余的都是整数。我想删除 int 列包含超出范围的值的任何行(小于 0 或 gre...
如何更改图例中的列? 我目前默认显示 Y 列的值。 我只想更改图例中的值 - 这样只有来自...的值
我正在尝试使用 pyspark.sql.functions.when 和之后基于条件逻辑在我的 PySpark DataFrame 中添加一个新列 CHANNEL_ID,删除不再是的旧列 Channel_id