我是Python的新手。我想找出我的dataframe中哪一列的缺失值最多。假设我们有5行1000列。
例如
C1 C2 ... C1000
10 21 ... NaN
NaN 45 ... 29
15 21 ... NaN
21 NaN ... 27
61 NaN ... NaN
C1000具有最大的缺失值。因此我的代码应该返回列名"C1000“
我有一个表需要按条件分组: R_num ORG name level
13 Dm Ad 17
13 Dm Af 16 当我使用它时,它会给我13 Dm Ad 16,这就像数据被操纵一样。 df1=df.reset_index().groupby(['R_num','ORG']).agg({'name':'first','level':['min']}) 我想要的结果是13 Dm Af 16,我知道'name':'first'可能有问题,但
我知道使用Python进行z分数计算。
给定原始分数和z分数,是否有可能计算滚动窗口来计算原始分数的平均值?请提出前进的方向。
def zscore(x, window):
r = x.rolling(window=window)
m = r.mean().shift(1)
s = r.std(ddof=0).shift(1)
z = (x-m)/s
return z
import pandas as pd
import numpy as np
raw1 = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1), col
我试着看上去是最高的和最低的
我的投入
id Place A Place B Place C
1 67 87 76
我的输出
id Place A Place B Place C Highest Lowest
1 67 87 76 Place B Place A
For Highest 'df['Highest'] = df.idxmax(axis=1)` works well, but For Lowest For Hi
我正在使用一个有多个组的熊猫数据帧:
date | group | brand | calculated_value
_______________________________
5 | 1 | x | 1
6 | 1 | x | NaN
7 | 1 | x | NaN
5 | 2 | y | 1
6 | 2 | y | NaN
在每个日期、组和品牌中,我用一个calculated_value初始化了第一个实例。我使用嵌套的for循环遍历这些循环,以便可以更新和分配calculate
我有一个很长的pandas值,如果一个条件适用,我喜欢选择一个子集的单行(在我的例子中是‘DataFrame’的最小值)。 我有一个数据帧,它是这样开始的: time name_1 name_2 idx value
0 0 A B 0 0.927323
1 0 A B 1 0.417376
2 0 A B 2 0.167633
3 0 A B 3 0.458307
4 0 A B 4
我有一个csv文件,里面有笔记本电脑和规格的列表。我想找屏幕大于15英寸的笔记本电脑的最低价格。我的代码出了什么问题?
laptops_15 = laptops_cleaned.loc[(laptops_cleaned['screen_size_inches'] > 15), laptops_cleaned['price_euros'].min()]
print(laptops_15)
#TypeError: cannot compare a dtyped [bool] array with a scalar of type [bool]
我不明白为什