与和相关
考虑一下这个数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]
df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]
根据 for aggregate,您应该能够指定使用如下所示的dict聚合哪些列:
df.agg({'a' : 'mean'})
回传
a 13.5
但是,如果您尝试使用用户定义的函数(如此函
我有一个包含字典作为元素的单一专栏的熊猫DataFrame。这是下列代码的结果:
dg # is a pandas dataframe with columns ID and VALUE. Many rows contain the same ID
def seriesFeatures(series):
"""This functions receives a series of VALUE for the same ID and extracts
tens of complex features from the series, storing th
请在下面找到我的输入/输出(所需):
INPTUT:
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5
0 A NaN NaN NaN NaN
1 NaN B C NaN NaN
2 NaN NaN NaN D NaN
3 NaN E NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN F
产出(所需):
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Intersection
0 A NaN NaN NaN NaN A
1 NaN B C NaN
我正在尝试翻译长度约为200000行的Pandas dataframe列中的单词。它看起来是这样的: df =| review | rating |
| love it | 5 |
| hate it | 1 |
| its ok | 3 |
| great | 4 | 我正在尝试使用googletrans将其翻译成一种不同的语言,我已经看到了一些使用df.apply将函数应用到每一行的解决方案,但是在我的例子中,它非常慢(翻译整个列大约需要16个小时)。 然而,goo
我正在试着写一些能做以下事情的东西: 读取超过1m行、100列数据的CSV;按照从最大行到最少行的顺序列出重复行的出现情况来总结每列 到目前为止,我所拥有的: import pandas as pd
df = pd.read_csv (r'infile.csv')
outfile = ('outfile.csv')
for i in df:
df.pivot_table(index=i, aggfunc='size').to_csv(outfile, mode='a') 下面的代码输出如下: ColumnA,0
as
如果我没记错的话,在Server中,如果已经有了分组集合,则不建议使用"ORDER“。
我有两列: UPC#和Description都是varchar。
我的分组集如下:
GROUP BY
GROUPING SETS
(
([UPC],[Description])
,()
)
我没有“ORDER”,但它会自动对描述列进行排序。
如果我添加了第三列sum(Qty),那么它不再按描述排序。但如果我加上
ORDER BY [Description]
总金额(Qty)将位于第一行而不是最后一行。
是否有一种方法可以对Description列进行排序,但仍然让总计的
在Python中,给定一个n x p矩阵,例如4 x 4,我如何返回一个4 x 2的矩阵,它简单地对矩阵的所有4行的前两列和后两列求平均?
例如,给定:
A= array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16])
返回一个矩阵,该矩阵的平均值为a:,0和a:,1,以及a:,2和a:,3的平均值。假设n的平均列数显然可以被n整除,我希望它适用于n x p的任意矩阵。
让我澄清一下:对于每一行,我想取前两列的平均值,然后取最后两列的平均值。因此它将是:
新矩阵1+2/ 2,3+4/2 <-行1,新矩阵5+6/ 2,7+8/2 <-行2,等等。
我有一个数字数组,如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(10)
data = np.random.randint(0, 10, size=(1000, 4, 3))
我希望能够将这些数据压缩成一个包含12列和1000行的df。
我所做的是:
df = pd.DataFrame( index=range(data.shape[0]))
for i in range(data.shape[1]):
for j in range(data.shape[2]):
df[str(i)+'_