因此,我从字典中创建了一个数据格式来执行时间序列练习。当我创建dataframe (我是在Google中这样做)时,该单元格正确运行。但是当我做full_df.head()的时候。我得到了StopIteration错误。有人知道为什么会这样吗?
这就是我所拥有的:
df = pd.read_csv('all_stocks_5yr.csv', usecols=["close", "Name"])
gp = df.groupby("Name")
my_dict = {}
for record in gp:
if reco
我有一个巨大的数据集,大约有60000个数据。我首先会使用一些条件对整个数据集进行groupby,接下来我想做的是将整个数据集分离到条件内的许多小数据集,并自动对每个小数据集运行一个函数,以获得每个小数据集的参数。我不知道该怎么做。有没有什么代码可以让它成为可能?这就是我的东西
Date name number
20100101 John 1
20100102 Kate 3
20100102 Kate 2
20100103 John 3
20100104 John 1
我想把它分成两个小的
D
我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录,我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题,并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止,我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块,然后用Python编写适用的逻辑:
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
我想有选择地删除大熊猫组的元素,根据它们在组内的特性。
下面是一个示例:删除“A”列中值最高的行以外的所有元素
>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc'), 'C': list('lmnopqrt')})
>>> dff
A B C
0 0 a l
1 2 a m
2 4 b n
3 1 b o
4 9 b p
5 2 b q
6
如下图所示,名称必须保留在fisrt中,团队必须保存在last中。
如何使用.drop_duplicates()或其他方式完成这一任务?
name team ...
0 john a ...
1 mike b ...
2 john c
↓
name team ...
0 john c ...
1 mike b ...
-关于评论的补充说明
.groupby('name').agg({'team': 'last', 'country': 'first'}
我试着用电影数据集上的熊猫来找出评论最多的10个评论家,并把他们的名字列在一个表格里,上面写着他们工作的杂志的名字,以及他们的第一次和最后一次评论的日期。
电影数据集从csv文件开始,在excel中,该文件如下所示:
critic fresh date publication title reviewtext
r.ebert fresh 1/2/12 Movie Mag Toy Story 'blahblah'
n.bob rotten 4/2/13 Time Ghostbusters
很抱歉,如果标题很难解析,下面是我要做的事情:
如果我有以下数据
run group value
0 1 A 3
1 2 A 2
2 3 A 3
3 4 B 5
4 5 B 1
5 6 C 3
6 7 C 4
我希望将每个运行的输出列设置为每个组的最大值,因此如下所示
run group value
0 1 A 3
1 2 A 3
2 3
我有如下所示的数据集:
id value
a 0
a 0
a 0
a 0
a 1
a 2
a 2
a 2
b 0
b 0
b 1
b 2
b 2
我希望按" id“列进行分组,并获取"value”列中的观察数,并在原始数据集中返回一个新列,该列计算"value“观察在每个id中发生的次数。
我正在寻找的输出示例在“output”列中表示:
id value output
a 0 4
a 0
我有一个dataframe df,它包含从单个Name_Give到另一个Name_Receive的事务信息,如下所示:
df
Name_Give Name_Receive Amount
0 John Tom 300
1 Eva Tom 700
2 Sarah Tom 100
3 John Tom 200
4 Tom Eva 700
5 John
我有以下DataFrame:
我试图为df1'Tub‘中的每个唯一值创建一个DataFrame。现在,我正在创建一个字典,并试图在每个新的DataFrame实例中添加一个匹配的Tub。我认为我的逻辑是正确的。
tub_df = {}
tubs = []
for tub in df1['Tub']:
if tub not in tubs:
tubs.append(tub)
#['Tub 1', 'Tub 2', 'Tub 3']
for tub_name in tubs:
fo