我现在使用下面的代码来显示重复的条目。
private static void CheckDataTable(DataTable dt)
{
for (int i = 0; i <= dt.Rows.Count; i++)
{
for (int a = i + 1; a < dt.Rows.Count; a++)
{
if (dt.Rows[i]["ID"].ToString() == dt.Rows[a]["ID"].ToStri
我正在尝试转换DataFrame,这样一些行将被复制给定的次数。例如:
df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C'], 'count':[1,0,2]})
class count
0 A 1
1 B 0
2 C 2
应转换为:
class
0 A
1 C
2 C
这与使用count函数聚合的情况相反。有没有在pandas中实现它的简单方法(不使用for循环或列表理解)?
我有一个pandas数据帧,其中包含如下数据: levels char_1 char_2
a dog dog
a cat dog
b cow cat
b dog dog 我想对levels列执行group_by操作,并计算某个值在char_1列或char_2列中出现的总次数 生成的数据帧将如下所示: levels char count
a dog 3
a cat 1
b dog 2
b cow 1
b cat 1 我已经尝试过使用数据透视表,但是我
给定此pandas数据帧,我正在尝试打印categ下每个值的最大时间值。例如,由于A=6的最大时间,B=9的最大时间和C=9的最大时间,我想打印像time=9:2,time=6:1这样的东西,你会怎么做?
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
import datetime
import seaborn as sns
from sklearn.
import pandas as pd
corpus = pd.DataFrame([[1, 'A B C A D B A'], [2, 'B A B B C B A']], columns=['id',
'sequence'])
corpus 预期输出 A B C D
1 3 2 1 1
2 2 4 1 0 我有一个看起来像上面的数据帧。我需要计算每个字符的共现次数。
我有一个类似下面的表-唯一的ID和名称。我想返回任何重复的名字(基于匹配的第一个和最后一个)。 Id First Last
1 Dave Davis
2 Dave Smith
3 Bob Smith
4 Dave Smith 如果我没有ID列,我已经设法返回了所有列的重复计数。 import pandas as pd
dict2 = {'First': pd.Series(["Dave", "Dave", "Bob"
我有一个有很多栏目的Pandas dataframe,其中两个是“电影标题”和“年龄”,我想找到平均年龄最低的前5部电影,但只包括至少有100次收视率的电影(所以至少有100行)。
例如:
movie title age
Title 1 10
Title 2 12
Title 2 12
Title 3 13
Title 3 13
Title 3 13
应成为:
movie title # of ratings avg age
Title 1
我从spark数组“df_spark”开始: from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
np
我有一个有很多列的Pandas数据框,其中之一是“电影标题”,我想找到出现在最多行的前5个电影标题,并将它们按降序排列。
例如:
movie title
Title 1
Title 2
Title 2
Title 3
Title 3
Title 3
应该变成:
movie title count
Title 3 3
Title 2 2
Title 1 1
它可以在同一数据帧中,也可以在新的数据帧中。我可能错过了一个简单的解决方案,因为我对Pandas非常陌生。谢谢你的帮忙!
是否有更有效的方法使用熊猫群或pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象创建一个独特的列表,系列或数据,在这里,我想要两个独特的组合N列。例如,如果我有列:日期、名称、购买的项目--我只想知道唯一的名称和日期组合--这很好:
y = x.groupby(['Date','Name']).count()
y = y.reset_index()[['Date', 'Name']]
但我觉得应该有个更干净的方法
y = x.groupby(['Date','Name'])
我有大量来自移动用户的博客&我需要创建一个名为'hop‘的新专栏。
因此,在下面,用户47294872934从印度(小时0)到英国(小时15)。因此,他们的第一个地点是印度,第二个是英国。
所以,我想要一个这样的新专栏,
hour hop
userid country
47294872934 India 0 1
UK 15 2
82718927392 Portugal 4 3
Spain 2
在Pandas中,如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合?好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中,我可以这样想:
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作,我有这样一个数据框架:
import pandas
import numpy
numpy.rand