因此,我正在做一个来自Datacamp的练习,它告诉您从两个文件中按地区汇总预期寿命。
包含列的life_fname:“国家”、“预期寿命”
来源:
包含列的regions_fname:'Country','Region‘
来源:
# Read life_fname into a DataFrame: life
life = pd.read_csv(life_fname, index_col='Country')
# Read regions_fname into a DataFrame: regions
regions = pd.read_csv(r
假设我有一个这样的数据帧: cluster A B C
a 1 2 3
a 10 20 30
a 100 200 300
b 4 5 6
b 40 50 60
b 400 500 600
c 7 8 9
c 70 80 90
c 700 800 900 我想首先按集群对数据帧进行分组,然后计算A列和B列的逐值平均值,并计算各组中C列的逐值总和。 预期结果: clu
我有一个数据帧,我想按'Value_pack‘列分组,检查是否有2个或更多的'Value_pack’具有相同的'value‘和'discount’。(重复)
我想从数据帧中删除除第一次出现的重复项之外的所有重复项。
输入数据帧:
Value_pack value discount
val 1 ADA 0
val 2 ADB 100
val 2 ADA 0 <---- duplicate
val 3 ADA
我有一个数据帧,我想对它进行分组(或切片)。数据帧的形式为
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
f g 7
f g 0
我想首先对列A和列B上的数据帧进行分组,然后,将每个分组按某个值进一步划分为具有连续行的较小分组。例如,在按列A和列B对数据帧进行分组后,每当我在列C中遇到0时,我希望在第三级上优化分组。因此,分组的数据帧如下所示
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
我有一个日期框架,其中有唯一的以及重复的记录在数字的基础上。现在,我想将数据帧拆分为两个数据帧。在第一个数据帧中,我只需要复制唯一的行,而在第二个数据帧中,我需要所有重复的行。例如
id name number
1 Shan 101
2 Shan 101
3 John 102
4 Michel 103
这两个拆分的数据帧应该如下所示
独一无二
id name number
3 John 102
4 Michel
我有一个包含列Items和Ranges的数据帧。 Items Ranges
0 A 30
1 A 30
2 A -10
3 B 20 我想合并重复的行并添加范围值,但只针对完全相同的行。生成的数据帧应如下所示: Ranges
Items
A 60
A -10
B 20 我尝试了df2 = df1.groupby(['Items']).sum(),得到的结果如下: Ranges
Items
下面的代码是为了让我的问题更容易理解而编写的。我想创建一个概览表,为此,我将遍历到列' order‘的所有唯一元素,为该列的每个唯一元素创建一个dataframe,然后我将使用.value_counts获得列'Status’的每个元素所表示的百分比,然后将其保存到另一个数据帧中,这是我的概览表。
Overview_Table = pd.DataFrame()
for i, val in enumerate(df['Order'):
dfi = df.loc[df['Order']==val]
status = pd.DataFra
我有一个linq查询,它似乎正在倒转前面查询的几行中的一列:
var dataSet = from fb in ds.Feedback_Answers
where fb.Feedback_Questions.Feedback_Questionnaires.QuestionnaireID == criteriaType
&& fb.UpdatedDate >= dateFeedbackFrom && fb.UpdatedDate <
我正在清理数据,并有一个问题。我有一个联系人数据集和一个帐户数据集。我需要在“ContactID”上合并这两个数据帧。某些ContactID有多个帐户。因此,当我合并它们时,仍然有一些ContactID有多行。我需要组合这些行,以便将数字列相加在一起,同时仍然保留分类列。下面是一个示例: 当我合并时: ContactID Value Type
1 800 A
1 70
我已经以排序的方式构造了一个数据帧,现在需要编写一个代码来迭代每个唯一项,因此假设数据集是 a,1
a,2
a,3
b,1
b,2 Id需要代码在df上循环,以便使用列中的唯一值形成2个新的dfs。 a,1
a,2
a,3 和 b,1
b,2 这里做了一些类似的事情:Pandas: iterate over unique values of a column that is already in sorted order 但是id需要一个for循环来获得我的函数的输出,在它运行完所有可能的数据帧之后。 所以它看起来像这样,有2个函数f和g在列上运行 因此,函数将在循环中定义 col a
我有一个这样的数据帧: id-customer status
1 Won
1 Won
2 Won
2 Won
3 Not won 我想添加一个新的列,它是一个获胜率,计算为:"won“的数量除以由id-customer分组的总数。 所以我应该有一个这样的数据帧: id-customer status winrate
1 Won
我有三个数据帧,每个数据帧都有不同的列,但它们都有相同的索引和相同的行数(完全相同的索引)。我如何将它们组合成一个单独的数据帧,保持每个列的分离,但在索引上连接?
目前,当我尝试将它们添加到一起时,我得到的是NaNs,并且相同的索引被复制。我创建了一个空的dataframe,这样我就可以通过append将所有三个dataframe放入其中。也许这是错的?
我正在做的事情如下:
df = pd.DataFrame()
frames = a list of the three dataframes
for x in frames:
df = df.append(x)
我有一个包含两列'text‘和'lang’的dataframe,我需要提取具有相同数量N种语言的'text‘值的组(唯一)。例如: 对于以下示例数据帧: text lang
--------------
text_a en
text_b es
text_a es
text_a it
text_c de
text_c pt
text_d no
... 我可以提取每个唯一文本的语言列表: df.groupby('text').lang.apply(list) 这给了我一个类似这样的结果: text_a -> [es