我有一个只有一列( DataTable )的Column A:
Column A
GOOD
NOT GOOD
GOOD
PERFECT
PERFECT
GOOD
DataTable的结果可能与上面的不同,所以我不能使用静态值。
我如何遍历该列,以便它将计算列中每一行重复的相同值的数量。
就像这样:
Good = 3
NOT GOOD = 1
PERFECT = 2
另一个例子是:
Column A
DO IT
DON'T DO IT
DON'T DO IT
DON'T DO IT
DO IT
DO IT
其结果将是:
DO IT = 3
DON'T DO IT
我正在尝试写一个程序,它将把所有的字形组合在一个列表中,并且输出必须按字母顺序排序。我已经有了一个按字母顺序对输入进行排序的程序,它使用heapsort在O(nlog(n))时间内完成。我的程序也对字谜进行分组,但是它太慢了。我相信使用散列将提供一个有效的算法,但不太确定如何实现它。有没有人对完成这项任务的有效算法有任何建议?
例如:
输入:
eat tea tan ate nat bat
输出:
ate eat tea
bat
nat tan
下面有一个查询,按class、group、enrollment对学生的结果数据进行分组,如代码所示
public List<PassingRatioDTO> GetStudentPassingRatio()
{
using(SMSEntities em=new SMSEntities())
{
try
{
List<PassingRatioDTO> result = (from results in em.ResultDetails
where results
我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件,如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
我想我应该有两只熊猫。
Month Half Value
Jan 1 15
Feb 2 80
还有第二个表,它有大量的值,我在这里对其进行了简化,但它是按月和半月计算的“值”数据的历史分布。
Month Half Value
Jan 1 10
Jan 1 20
Jan 1 45
Jan 2 30
Jan 2 50
Jan 2 75
Feb 1 15
Feb 1
我正在尝试在充满组织名称的PANDAS列中寻找潜在的匹配项。我目前正在使用iterrows(),但它在大约有70,000行的数据帧上非常慢。在查看了StackOverflow之后,我尝试实现了一个lambda row (apply)方法,但这似乎几乎不能加快速度。
数据帧的前四行如下所示:
index org_name
0 cliftonlarsonallen llp minneapolis MN
1 loeb and troper llp newyork NY
2 dauby o'connor and zaleski llc carmel IN
3 wegner c
考虑下表:
Obj Bits Eq Result
A 5 5*Bits+20 45
B 10 7*Bits+8 78
C 11 12*Bits+100 232
我想要创建一个列结果,它计算列Eq中的表达式。这些方程不是固定的,每一行都会有变化。但是,方程中使用的变量将是dataframe中的一个或多个列名。我该怎么做才能做到这一点?我知道Pandas有eval方法,但在我的例子中,每行方程可能不同。谢谢你的建议。
输入代码hereI有一个非常广泛的每小时颗粒物排放浓度表,我必须从该表中计算每日平均浓度。
在excel中,我使用了OFFSET、ROW和AVG的复合函数,它工作得很好,但我不知道如何在sqlite中执行相同的任务。
下面是我在excel中使用的内容:
=AVERAGE(OFFSET(cell reference; number of offset rows; number of offset columns; range in rows; range in columns))
带有固定的单元格引用(列标签):
=AVERAGE(OFFSET($E$1;
使用ROW(),这将返
我有一个包含两列字符串的数据框架
x <- data.frame(a = c("HH UH D", "L EH . M IH N", "EH K . S AE M . P EL"),
b = c("HH UH F", "L IY . V IH NG", "S AE M . P EL"))
我试图计算列b、行1中字符与a列、第1行中字符匹配的次数,然后将b列、第2行到a列、第2行等。然后将此计数添加为新列。所以这个计算的输出应该是这样的:
x <- data
在熊猫中,我想按两栏分组,然后做一次计数。在此之后,我想删除我分组的列,并计算计数的平均值。我知道如何在sql中轻松地做到这一点,但是在Pandas中遇到了一些问题。我不能删除我以前分组的一列。有人知道如何做得好吗?
(只要关心最终结果,如果有更好的结果,程序就不必是这样的)
例:
Name, City
Anna, New York
Carl, New York
Carl, New York
Steven, London
Carl, London
Anna, Paris
Carl, Paris
Carl, Paris
按“名称”和“城市”分组,然后计数:
Name, City, Count
A
这应该很简单。我想要的是根据函数的结果进行分组的能力,就像在SQL中一样,您可以按表达式进行分组:
SELECT substr(name, 1) as letter, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY substr(name, 1)
这将计算以字母表中的每个字母开头的name列的行数。
我希望在python中也这样做,所以我假设我可以将一个函数传递给groupby。但是,这只会将索引列(第一列)传递给函数,例如0、1或2。
import pandas
# Return the first letter
def first_letter(row):