我正在编写一个程序,它将从csv文件中读取一个数据帧,然后计算其中一个属性(列)的哈希值,并将其作为一个新属性存储在数据帧中。所有这些都很好。但是,我想要的是将散列属性存储为我的键,将原始属性作为它的值存储在redis中。对于数据帧中指定列中的每个元素,我想这样做。例如:
这是我最初的数据框架:
customer value
a 1
b 2
c 3
然后,我要为value属性计算散列:
customer value hash
a 1
我想将列添加到pandas dataframe中,其中的值是从另一列的值开始的递增值。例如,假设我有以下数据帧。
df = pd.DataFrame([['a', 1], ['a', 1], ['b', 5], ['c', 10], ['c', 10], ['c', 10]], columns=['x', 'y'])
df
x y
0 a 1
1 a 1
2 b 5
3 c 10
4 c 10
5 c 10
我在python中有一个数据帧df1,如下所示: Type Category
a 1
b 2
c 3
d 4 预期输出: Type
a/1
b/2
c/3
d/4 实际的数据帧比这个大得多,因此我不能为新的数据帧键入每个单元格。 如何提取列并输出到另一个以'/‘分隔的数据帧?也许可以使用一些for循环?
我正在尝试修改R中数据帧列表中特定coulmn的内容,该数据帧的构造如下:
# Generating a filelist for all summary.txt files that are 3 subdirectories deep from the pwd
filelist = grep(Sys.glob(paste(getwd(), "/*/*/*/*.txt", sep = "")),pattern = "summary.txt", invert = TRUE, value = TRUE )
# Reading in all dat
我想把火花数据分割成两个部分,并为每个子数据定义行号。但是我发现函数monotonically_increasing_id仍然会从原始数据中定义行号。
下面是我在python中所做的工作:
# df is the original sparkframe
splits = df.randomSplit([7.0,3.0],400)
# add column rowid for the two subframes
set1 = splits[0].withColumn("rowid", monotonically_increasing_id())
set2 = splits[1
我在Pandas中有一个这样的数据帧: # https://www.datasciencemadesimple.com/reshape-long-wide-pandas-python-pivot-function/
import pandas as pd
import numpy as np
from platform import python_version
print(python_version()) #3.7.7
#Create a DataFrame
d = {'countries':['A','B','C'
如何在python dataframe中随机选择和赋值给给定的行数。列B只包含1和0。假设我有一个数据帧,如下 Col A Col B
A 0
B 0
A 0
B 0
C 0
A 0
B 0
C 0
D 0
A 0 我的目标是随机选择5%的行,并将列B的值更改为1。我看到了df.sample(),但这不允许我就地更改列数据
我是Python新手,有这个复杂的函数需要构建,但不知道如何构建 我有一个文本的数据帧 RepID RepText
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1 Math Math Math English Physics Sport Sport English English English English
2 Sport English English English Math Math Physics Physics Physics Computer Computer Computer Computer
3 C
我有两个数据帧,我想根据时间范围将它们连接起来,例如
数据帧A
user timestamp product
A 2015/3/13 1
B 2015/3/15 2
数据帧B
user time behavior
A 2015/3/1 2
A 2015/3/8 3
A 2015/3/13 1
B 2015/3/1 2
我想合并2个数据帧,如下所示(帧B左连接到帧A)列"timestamp1“比列" timesta