我在MySQL中的查询使用group_concat将多行中的值转换为单个列。
SELECT
user_id,
group_concat(case when event = 'BORROWED' then book_id end
separator ' ') as borrowed_books
FROM library_events
我遇到的问题是,连接这些值的即席列borrowed_books在1026个字符时就会达到最大值。我还看到列中的字符串在1026个字符后被截断。
如何为即席列设置/增加此值?
我有一个由数千个条目组成的dataframe df,其中列"group“的值重复了2到10次。dataframe有七列,其中一列名为“url”,另一列名为“标志”。所有这些都是字符串。
我想用Pandas来穿行这些团体。对于每个组,我希望在"url“列中找到最长的项,并在对应于该项的”标志“列中存储"0”或"1“。我试过以下几种方法,但我无法使它起作用。我希望1)去掉下面的循环,2)能够通过df.apply(.)比较组中的所有项。
all_groups = df["group"].drop_duplicates.tolist()
for i
我希望将在每个列标题下具有非不同值的. .csv文件转换为在每个列标题下具有不同值的.csv(只想知道大型..csv文件的每一列的所有唯一值)。举个例子:
我的初始..csv文件是可见的(左),它在Excel中显示为(参见右):
A,B,C,D A B C D
1,CEN,T2,56 1 CEN T2 56
2,DECEN,T3,45
我有以下两个变量:
print('Column vector type %s and shape %s' % (type(target), target[0:X_train.shape[0]].shape))
print('Data frame type %s and shape %s' % (type(X_train), X_train.shape))
这一产出是:
Column vector type <class 'numpy.ndarray'> and shape (87145,)
Data frame type <cl
如何将numpy数组的pandas列转换为列表? Pandas数据帧构造 A = np.random.randint(0,15000000,65000)
B = [np.random.randint(0,15000000,k) for k in np.random.randint(2,101,100)]
A32 = A.astype(np.int32)
from itertools import chain
sizes = np.fromiter(chain((0,),map(len,B)),np.int32,
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from math import exp
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv("haberman.csv")
df = pd.DataFrame(data)
value = [1] * 170
#inserting a bias
df = df.insert(0, "Atr0", value, Fals
我正在尝试为我的工作建立一个机器学习算法。我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列,但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)):
if (model_olculeri["Bel"][i] != 0) and (model_olculeri["Basen"][i] != 0):
sum_column = (model_olculeri["Bel"][i]) / (model_olculeri["
目前有一个堆栈溢出的答案,它解释了如何为单值列重新映射Remap values in pandas column with a dict。我想知道如何将其有效地扩展到由列表组成的列。 di = {1: "A", 2: "B"}
col1 col2
0 w a
1 [1,2] 2
2 [2,2] NaN
transform to this
col1 col2
0 w a
1 [A,A] 2
2 [B,B]