dataframe 中万字处理

这是上一个问题的延续R 如何按行值分组 分裂 https stackoverflow com questions 64602607 r how to group by row value split 输入数据帧的变化是 id str c x

我得到一个数据框如下 df c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 r1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 r2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 0 0 0 r3 1 0 2 0 0

我有以下格式的数据框 name merged key1 internalKey1 value1 key1 internalKey2 value2 key2 internalKey3 value3 我想做的是将数据框分组name 收集列表并l

我有以下形式的数据框 Year 1 Grade Year 2 Grade Year 3 Grade Year 4 Grade Year 1 Students Year 2 Students Year 3 Students Year 4 St

我有一个数据表 其中第 1 列中包含时间戳 第 2 列中包含事件 时间戳的格式为Y m d H M OS3 e g 2019 09 26 07 29 22 778 我想添加一个新列 其中包含时间戳 2 到时间戳 1 之间的差异的时间跨度值

使用 Python 计算滚动 又名移动窗口 修剪平均值的最有效方法是什么 例如 对于 50K 行和窗口大小为 50 的数据集 对于每一行 我需要获取最后 50 行 删除顶部和底部 3 个值 窗口大小的 5 向上舍入 并得到其余 44 个值的

我有两个数据框 如下所示 df1 A B 1 A1 B1 2 A2 B2 3 A3 B3 df2 A C 4 A4 C4 5 A5 C5 我想追加df2 to df1 像这样 A B 1 A1 B1 2 A2 B2 3 A3 B3 4 A4

我有3个独立的data frames 他们三个data frames具有相同的列数和相同的行数 此外 它们具有相同的列名称 我正在尝试根据列名称合并三个 data frames 我使用下面的代码来合并两个 data frames 并返回匹配

我从网上获取数据并将该数据存储在 pandas 数据框中 但问题是数据帧格式每次都不相同 主要是行数 Print df shape Output 100 9 Print df shape Output 33 9 Print df shape

我正在使用 Pandas dataframe 来读取 Excel 文件并对其进行一些操作 我有一个包含多行的标题 现在我想按几个列值进行分组 但是我无法找到解决方案 Excel 示例 name address contact info fi

在 Spark2 Scala 中将数据帧写入 CSV 文件时如何正确应用 UTF8 编码 我正在使用这个 df repartition 1 write mode SaveMode Overwrite format csv option he

如果我有一个 df letter body part a head b head c NA d NA e left foot 我想将它分成 2 个 dfs 一个只有 body part head 另一个则包含其他所有内容 IE 列表 我可以

我的数据框 A 如下所示 type latw lngs late lngn 0 1000 45 457966 9 174864 45 458030 9 174907 1 1000 45 457966 9 174864 45 458030 9

我试图将数据框分为 3 部分 4352 行 我试过split df 1 3 它完成了工作 但是当我尝试查看 split df 时 它给出了错误 splitdf lt split df f rep len 1 3 nrow df View s

我有一个像这样的csv id value 1 100 1 150 1 200 1 250 2 300 2 350 2 400 2 450 我想根据每个唯一 ID 的值生成一列 例如 id 1 的前 2 行值为 100 150 我正在尝试创建

如何将带有空列标题的选项卡文件转换为数据框 更具体地说 如何仅使用与相邻未标记列中的字母 在本例中为 P 相对应的值来填充此数据框 这是我正在使用的选项卡文件的表示 请注意 A 或 P 列上缺少标题 gene cell 1 cell 2 M

pandas 开发新手 如何使用先前看到的列中包含的值向前填充 DataFrame 独立的示例 import pandas as pd import numpy as np O 1 np nan 5 np nan H 5 np nan 5

Using df dropna thresh x inplace True 我可以成功删除至少缺少的行x非纳米值 但因为我的 df 看起来像 2001 2002 2003 2004 bob A 123 31 4 12 bob B 41 1

给定一个 Pandas 数据框 其中一列如下所示 Date 2016 04 15 2016 04 14 2016 04 13 2016 04 12 2016 04 11 2016 04 08 假设值是唯一的 如何获取特定值的行索引 例如 2

我有两个data frames df and weights 代码如下 df看起来像这样 id a b d EE f 1 this 0 23421153 0 02324956 0 5457353 0 73068586 0 5642554 2