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沙龙
2
回答
使用
其他
df
过滤
df
的
列
r
、
dataframe
、
subset
在A中,我有一个这样
的
结构: ? 在B中,如下所示: ? 我要做
的
是
过滤
与B匹配
的
A
的
列名,但我想保留第一
列
。这样做我得到了我想要
的
东西,但是我丢失了Hugo_Symbol
列
: Data_filter <- A[ ,which((names(A) %in% B$SAMPLE_ID)==TRUE)] ?
浏览 20
提问于2020-07-08
得票数 1
1
回答
基于Spark中2
列
组合
的
行
过滤
scala
、
apache-spark
、
apache-spark-sql
投入
DF
: 1 1 2 2 31 3 3我试图根据以下组合
过滤
行产出
Df
: 11 3 4
df
.groupBy() 但是,
DF
中还有
其他</
浏览 0
提问于2018-06-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
执行筛选后,Dataframe
列
数据将替换为
其他
一些
列
数据
python
、
python-3.x
、
pandas
我有一个包含“发送者”、“接收者”、“主题”、“正文”
列
的
数据帧。我需要
使用
发件人或收件人
列
中
的
电子邮件I筛选数据
过滤
是完美的,但是在
过滤
print(
df
_new)显示"s
浏览 4
提问于2017-07-18
得票数 0
2
回答
需要
使用
NA值进行
过滤
r
我有一个包含20
列
的
数据框
df
,我需要在其中应用某些
过滤
器。有一个名为price
的
列
,它有许多NA值和
其他
数值。我想对数据进行
过滤
,以便保留NA值以及满足
过滤
条件
的
值。
df
<-
df
[(
df
$item="Buckets" &
df
$cutomers>50 &
df
$price>
浏览 1
提问于2021-09-16
得票数 0
2
回答
在dplyr滤波器后保留rowID
r
、
dataframe
、
dplyr
我
使用
dyplr进行
过滤
,并希望在以下
过滤
步骤之后保留rowID --这是我在
过滤
之后没有实现
的
!
df
= data.frame(replicate(10,sample(0:100,1000,rep=TRUE))) colnames(
d
浏览 2
提问于2020-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
根据
df
中
列
的
值
的
多个条件
过滤
df
?
python
、
python-3.x
、
pandas
我
的
df
如下:1 True NaN 412 True 7 NaN所以预期
的
输出应该是
浏览 1
提问于2020-09-27
得票数 0
1
回答
基于不同
df
列
的
PySpark
过滤
df
的
最佳方法
pyspark
我有一个
DF
A_
DF
,其中有两
列
,比如COND_B和COND_C。然后,我有两个不同
的
df
的
B_
DF
与COND_B
列
和C_
DF
与COND_C
列
。现在,我想在一个A_
DF
或另一个中
的
值匹配
的
地方
过滤
。;看起来只能在相同
的
DF
上进行
过滤
,因为在动态添加
的
#数字。 所以我首先尝试
浏览 3
提问于2021-04-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在相同条件下
过滤
100多
列
pyspark
df
python
、
pyspark
我有一个200
列
的
pyspark
df
,它实际上包含了从上个月到本月
的
变化百分比。我需要找出所有
列
的
df
在单个
过滤
器查询中
的
变化超过10%,或者可能正在
使用
其他
一些查询。大体思路
df
=
df
.filter(c for c in
df
.columns if
df
.c>10)
浏览 2
提问于2021-07-12
得票数 0
1
回答
当一个条件是值列表时如何应用筛选器
r
、
dplyr
、
filter
我想
过滤
不满足a条件
的
数据框(A)
的
值。此条件是
其他
数据框(B)
的
列
的
内容。因此,
过滤
应该返回数据帧(A)
的
值,这些值不包括在数据帧(B)
的
列
中。我已经找到了一种可能
的
方法,可以在不应用函数
过滤
器
的
情况下执行此操作,但我想知道是否可以
使用
此函数执行类似的操作。在不
使用
filter
的
情况下找到下
浏览 0
提问于2021-10-16
得票数 0
1
回答
在两个条件下专门为每行设置数据帧子集
r
、
dataframe
、
dplyr
、
subset
我有一个数据框,我想从其中提取行,其中一
列
具有特定值,另一
列
具有另一特定值。-
df
%>% filter(x == 76 & y == 3) x y2 44 6 3 76 3 我曾尝试
使用
带有dplyr
的
filter,但dplyr匹配<e
浏览 11
提问于2020-08-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用
循环检查多列上
的
多个条件,以筛选Python中
的
数据
python
、
dataframe
、
for-loop
、
conditional-statements
我有一个列表,其中包含一个dataframe
列
的
名称。这些
列
的
值为“是”或“否”。
df
=
df
[(
浏览 5
提问于2022-08-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Pandas:从dataframe中将数字
过滤
为字符串值
python
、
pandas
我
使用
Pandas
过滤
包含如下值
的
列
:2 755 740
df
[
df
['user_id'] == '5 756 405'] 它不起作用对于
其他
列
(没有数字但有字符串),
过滤
效果很好。
浏览 1
提问于2018-12-11
得票数 0
3
回答
如何
过滤
数据框中
的
多
列
?
python
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试
使用
数组指定
的
条件按
列
过滤
数据帧。 考虑一个包含2
列
的
数据帧。index A B2 110 210 3 120 220 和一个二维数组,它指定了我们想要为每
列
过滤
的
值
的
范围(array([105, 115]), array([205, 215])) 通常,如果我们要
过滤
这些
列
浏览 15
提问于2020-08-19
得票数 0
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1
回答
从PySpark DataFrame中删除na行索引
pyspark
、
pyspark-dataframes
我无法删除第一行。
浏览 3
提问于2020-03-12
得票数 0
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1
回答
熊猫-
使用
groupby()时避免布尔结果
python
、
pandas
、
groupby
我有这样
的
剧本:输出:我希望保持相同
的
groupy(),但是将"investment_in_millions“
列
的
结果
过滤
为平均值> 10或
其他
值。如果我用: filtered =
df
[
df
['i
浏览 0
提问于2020-08-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
datetime
过滤
df
r
我有一个数据帧,我正在尝试对两
列
进行
过滤
,一
列
是日期,一
列
是时间。我目前有另一个函数(get_datetime),它接受格式为'YYYYMMDD‘
的
日期和时间'HHMM’,并返回一个POSIXct对象。如果datetime在一定
的
小时数(hour_diff)内,我
的
过滤
条件就是on,这就是我目前所拥有的: rows <- rows[abs(as.numeric(difftime(datetime, get_datetime,而
浏览 27
提问于2020-02-01
得票数 1
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3
回答
如何
过滤
这些数据?
python
、
pandas
、
numpy
、
data-analysis
我根据以下代码
过滤
数据:B = [f"B{i}" for i in range(50)] filt_
df
3 = filt_
df
2[cond_B] 当我打印filt_
df
3时,我只得到一个空
的
数据
浏览 7
提问于2022-03-23
得票数 0
回答已采纳
3
回答
检查
其他
列
pyspark
df
中是否存在
列
pyspark
df
的
值
python
、
dataframe
、
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-sql
我有2个pyspark数据格式,我想要检查一个
列
的
值是否存在于另一个dataframe
的
列
中。
df
_A["column1"].isin(
df
_B["column1"]) 提前谢谢!
浏览 4
提问于2020-11-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
基于.sum()总计
的
Pandas系列滤波器
python
、
pandas
我有每个用户包含一行
的
数据,然后根据与特定产品类别的交互,
使用
1或0填充许多
列
。我正在运行一些相关性分析,为了使我
的
分析更容易阅读,我想删除那些不太重要
的
类别,我在我
的
数据中
使用
了.sum()来查看与大多数交互
的
类别,但是现在我如何在这个集合上运行关联呢?这是我
的
.sum()输出
的
一个示例我决定删除少于50次交互
的
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 1
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1
回答
根据不带isin
的
其他
df
的
列
过滤
数据帧()
python
、
pandas
、
dataframe
我想根据一
列
df
2来
过滤
df
1。如果行出现在
df
2中,我只需要将它们保留在
df
1中。我试着像这样
使用
isin():
df
1 = pd.DataFrame({'A' : [5,6,3,6,3,4]})
df
2 = pd.DataFrame({'B' : [0,0,3,6,0,0]})
df
1[
df
1['A'].isin(
df
浏览 9
提问于2019-01-27
得票数 2
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