我尝试通过从数据帧中选择小时+分钟/60和其他列来创建新的数据帧,如下所示:
val logon11 = logon1.select("User","PC","Year","Month","Day","Hour","Minute",$"Hour"+$"Minute"/60)
我得到的错误如下:
<console>:38: error: overloaded method value select with alternatives:
(
我有个人X(角色为‘A’)的数据框架: Friend Role
Alice A
Bob A
Cooper B
Don C 我想要子集这个数据帧,并且只保留朋友也有'A‘角色的那些行。此外,如果人员X具有角色B或C,我希望保留角色不是“A”的行。 因此,如果个人X有A,那么结果将是: Friend Role
Alice A
Bob A 如果人员X具有角色'B‘或'C’,则结果将为: Friend Role
Cooper B
Don C 我如何在Python中实现这一点? 编辑:根据答案,我意识到我应该更具体。我不想硬编码
假设我有一个这样的数据帧:
df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B'])
A B
0 foo x
1 bar y
当涉及到数据帧时,我知道如何使用Apply的单参数函数,如下所示:
def some_func(row):
return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B'])
想知道如何在Python的Pandas中使用两个不同的数据帧来计算集合差值。
其中一个数据帧(df1)的格式为:
State City Population
NY Albany 856654
WV Wheeling 23434
SC Charleston 35323
OH Columbus 343534
WV Charleston 34523
并且第二数据帧(df2)是
State City
WV Wheeling
OH Columns
并且我需要一个返回以下数据帧的操作
我编写了一段代码来从数据帧中提取索引,但我不知道如何使用这些索引从原始数据帧创建另一个数据帧。 是否也可以缩短我当前的代码?它相当长。 EDITED== import pandas as pd
a = pd.DataFrame({"a":["I have something", "I have nothing", "she has something", "she is nice", "she is not nice","Me", "He"],
如何使用帧级同步在不同窗口中播放两个或多个视频文件/流?
我可以使用什么工具、库或API来做到这一点?
所谓帧级同步,我的意思是我的解决方案必须保证每个视频文件的每一帧都必须同时显示其对应的帧(来自其他文件)。
例如:
in sync out of sync
Time -+-+-+-+-+-+ ... +-+-+-+-+-+-+
video 1 fr1 fr2 fr3 fr1 fr2 fr3
video 2 fr1 fr2 fr3 ... fr2 fr3 fr4
video N fr1 fr2 fr3
我只想将'-PD‘添加到大型数据帧(约600万行)中满足特定条件的名称子集。 我列出了我想要更改的名字: bool_list = df_geo_clean_tag['index'].isin(lessorequalto0_ids) 然后,我循环遍历bool_list为true的数据帧,以查找应该替换名称的索引: for row in range(len(df_geo_clean_tag)):
if bool_list[row] == True:
name = df_geo_clean_tag.iloc[row, 0]
df_ge
根据我的juptyer笔记本查询,Python 3.6.5和Pandas 0.23.0。
我正在合并两个数据帧:
df_merged1=pd.merge(df_RL, df_BR, how='left',left_on=df_RL['Business Service Manual'], right_on=df_BR['Names'])
左边的数据帧df_RL.dtypes
Server object
Server Farm object
Business Service Man
我有一个问题:
我的dataframe有很多列。我想删除在列X、Y和Z中具有相同值的行。
查看我的数据帧:
A B C X Y Z
1 2 3 4 5 6
2 5 4 4 5 6
在上面的数据框中,我想删除第一行,因为X、Y和Z在两行中是相同的。
我试过了,但它返回了一些不同的东西:
newtable <- df[!duplicated(df$X, df$Z, df$Z), ]
非常感谢!
我有一个列名的数据帧
** RI Na Mg Al Si K Ca Ba Fe类型**
类型列是分类的,由4种类型组成。如何使用字典只提取类型为2的RI、Al、Si、Ba柱?
我尝试使用以下代码:
pd.DataFrame.from_dict(data=df[df['Type']==2], orient='index',columns=['RI','Al','Si','Ba'])
我收到了一个错误:
'numpy.ndarray' object is not callable
如何