我有一个多个数据帧的列表,我试图从列表中删除任何不符合条件的数据帧,即它们必须有超过1000个唯一ID。
每个数据帧都有几个列(包括ID ),总共有14个数据帧组成列表。
我发现这段代码适用于列表中的特定项,但我希望找到一个更好的解决方案,它不需要我循环遍历列表中的项:
[i for i in list if list[0]['ID'].nunique() > 1000]
所有的建议非常欢迎,谢谢您的帮助。
我正在尝试使用现有数据帧中的唯一行名创建新的数据帧。
我想获取"Unicos“中的名称,并使用它们来创建新的数据帧,然后在每个单独的数据帧中添加我想要的所有信息。
但显然我不知道该怎么做..有谁知道吗?
Unicos <- unique(df$INTERFASE)
x = 0
for (i in Unicos){
x = x + 1
Unicos[x] <- subset(TraficoPorInterfaz, INTERFASE == toString(Unicos[x]))
}
我有一个SQLite查询,我想运行多次,根据感兴趣的年份创建多个Pandas数据帧。像这样的东西(但这绝对行不通)。基本上,我试图在year列表上循环创建数据框架,以创建4个数据帧(每年1帧),而且即使经过相当多的Googling搜索,我现在仍然无法做到这一点。
year = [2018, 2019, 2020, 2021]
query = '''
SELECT
some stuff
FROM table
WHERE table.YEAR = ?
'''
for x in year:
df[x] = pd.read_sql_que
我正在从一个网站上抓取数据,所以我创建了一个for循环来从多个网页收集数据并生成单独的数据帧。但是,我不知道如何用不同的名称保存它们。
我首先创建了数据帧名称列表:
dataframe_names=[]
for i in range(0,50):
text='item'+str(i)
dataframe_names.append(text)
然后,我在创建数据帧的循环中包含了以下代码:
df=[name for name in dataframe_names]
预期的输出是从for循环创建的数据帧,并分别保存,如df1、df2、df3、.....df50。
然而
函数编程中有这样的CPS技巧,即采用非尾递归函数,并以连续传递方式(CPS)重写它,从而使其成为尾递归函数。很多问题都涉及到这个问题,比如
举个例子
let rec count n =
if n = 0
then 0
else 1 + count (n - 1)
let rec countCPS n cont =
if n = 0
then cont 0
else countCPS (n - 1) (fun ret -> cont (ret + 1))
第一个版本的count将在每个递归调用中累
我有一个国家/地区列表,例如:
country = ["Brazil", "Chile", "Colombia", "Mexico", "Panama", "Peru", "Venezuela"]
我使用国家/地区列表中的名称创建了数据框:
for c in country:
c = pd.read_excel(str(c + ".xls"), skiprows = 1)
c = pd.to_datetime(c.Date, infer_datet
我正在尝试为c++媒体播放器创建一个节点接口。在解码帧时,有一个允许我访问帧数据的事件,我正试图将其导入节点。但我似乎想不出如何使这种功能与中可用的函数一起工作。目前,我的方法是找出一种推送机制,将数据从c++获取到javascript,我所需要的只是初始化javascript中的回调,因为它看起来更优雅。如果失败,我可以在js中创建一个轮询循环来检查是否有新的帧数据,但它似乎效率较低。
我尝试过使用,方法是在execute参数函数中创建一个lambda函数,这将允许我为每个帧回调调用,但随后得到以下错误:
Fatal error in HandleScope::HandleScope
Ent
我正在读入一个.csv文件并创建一个pandas数据帧。该文件是一个股票文件。我只对日期、公司和结账成本感兴趣。我希望我的程序找到最大的利润与开始日期,结束日期和公司。它需要使用分而治之的算法。我只知道如何使用for循环,但它需要永远运行。.csv文件有200,000行。怎样才能让它运行得更快呢?
import pandas as pd
import numpy as np
import math
def cleanData(file):
df = pd.read_csv(file)
del df['open']
del df['low'
有一个数据帧( df )和一个数据帧列表(df1,df2.),我想用列表中的每个df重新绑定df,并将其存储在一个新的列表中。
50个数据帧列表
mylist # List of 50 elements
另一个基本数据帧
single_data
我创建了一个空列表
my_dfs = list()
我想将single_data重新绑定到列表中的每个数据帧
for (i in 1:length(mylist)){
my_dfs[[i]] <- rbind(single_data, mylist$`i`)
}
但是没有发生重新绑定,single_data有5000行,mylist数据帧每
我正在尝试创建一个dataframe列表,然后使用该dataframe列表创建另一个关于该dataframe属性的dataframe。我想通过创建一个循环来做到这一点。 我试着创建一个数据帧列表。然后,我在循环中使用该列表,即对于新数据帧中的每一行,在一列中输入数据帧的名称,在另一列中输入该数据帧中的行数。 df_Months <- as.list(c(df_Jan2018, df_Feb2018, df_March2018, df_April2018, df_May2018))
for i in 1:length(df_Months) {
Monthly_Size$Month
我正在尝试创建一个for循环来将多个Excel文件导入到多个数据帧中。 我尝试使用两个变量进行for循环,其中f表示文件的路径,i表示从1到len(files)的不同数据帧,因此数据帧将被命名为"1“,并包含来自第一个路径的Excel等。 path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
for f, i in zip(files, np.arange(len(files))):
i = pd.read_excel(f) 相反,我似乎只得到了一个名为"i“的数据帧,其中只包含一个Excel文件。
我已经在vb.net中创建了一个应用程序,它通过串口连续地发送和接收数据。我形成了一个框架,需要一些自定义参数,如帧号,帧长度,实际字符串。它们由特殊字符分隔,如“@”、“#”、“$”等,如@#3$21%Hello.There!!&
我必须在两个连续帧之间至少有1毫秒的间隔来测试它。我面临的问题是,当我在环回测试中接收数据时,通常会丢失一些字符。它被认为是一个损坏的框架,但我不能理解为什么它会出现在windows的环回测试中。此框架显示为“@#3$21Hello.The!!&”。接收函数如下所示。
Private Sub DataReceivedHandler(sender A
我有一个非常大的数据集,我希望为其制作多个副本,但对于此数据集的每个副本,我希望在新列中提供一个不同的值。这样做的目的是将另一组数据与这些列的数据集配对。让我举一个例子。假设我的数据集如下: id value
X01 NA
X02 NA
X03 NA
X04 NA
X05 NA
X06 NA 我想制作这个数据帧的32个副本,然后对于每个副本,在名为“character”的第三个新列中给它一个不同的值。可以用该值填充整个列,只需输入一个列表,如c("apple","banana","green","