我正在尝试使用lambda函数来计算dataframe B中dataframe A值的出现次数。
例如: df_a:
col_a
a
b
c
d
h
df_b:
col_b
d
d
f
q
a
a
a
p
m
c
我想解决这个问题的方法是这样的:
df_a["count"] = df_b.apply(lambda x: len(x[x.col_b == <item_in_df_a>]))
但我在这方面并不是很成功。如何使用lambda函数实现计数?我不太确定上面的lambda表达式是否正确。
我有两个数据框架,如下所示:
df_A:
ID x y
a 0 0
c 3 2
b 2 5
df_B:
ID x y
a 2 1
c 3 5
b 1 2
我想在db_B中添加一个列,它是df_B中x,y坐标与每个标识符的df_A之间的欧几里德距离。预期的结果将是:
ID x y dist
a 2 1 1.732
c 3 5 3
b 1 2 3.162
标识符不一定按相同的顺序排列。我知道
我想把一只熊猫DataFrame从两列重新组合成一行:
import numpy as np
import pandas as pd
df_a = pd.DataFrame({ 'Type': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'Values':[2,4,7,9,3]})
df_a
Type Values
0 A 2
1 B 4
2 C 7
3 D 9
4 E 3
df_b = df_a.pivot(columns
假设我有一个名为df_a的dataframe和一个名为df_b的dataframe。如何迭代df_a中的每一行,并将其作为行附加到df_b的底部(如果满足了某个条件)
我在找这样的东西(不起作用):
for index, row in df_a.iterrows():
if row["some_col_val"] == 1:
df_b.append(row)
自从上次使用spark太久了,我再次使用Spark3.1,下面是我的问题:我还有2000万行加入400米行,原始代码是:
times= [50000,20000,10000,1000]
for time in times:
join = (df_a.join(df_b,
[
df_a["a"] == df_b["a"],
(unix_times
我有一个包含所有列的df_a。然后我有了df_b,它包含了这个数据的子集。我想从df_b中从df_a中选择列。
为什么下面的代码不能工作?
df_a[[df_b.columns]]
它抛出一个KeyError "None of [Index([(....), (....))], dtype='object)] are in the [columns]。为什么?
df_a和df_b是两个数据帧,如下所示
df_a
A B C D E
x1 Apple 0.3 0.9 0.6
x1 Orange 0.1 0.5 0.2
x2 Apple 0.2 0.2 0.1
x2 Orange 0.3 0.4 0.9
x2 Mango 0.1 0.2 0.3
x3 Orange 0.3 0.1 0.2
df_b
A B_new F
x1 Apple 0.3
x1 Mango 0.2
x1 Orange
我必须根据某些条件删除数据库中的行。
for index, row in df_A.iterrows():
if name not in row["Name"].lower():
df_A.drop(index, inplace= True)
for index, row in df_B.iterrows():
if address != row["address"].split(":")[1]:
df_B.drop(index, inplace= True)
for index, row in df_C.