我已经在现有的数据框中添加了一个新列,但它没有反映在数据帧中。
customerDf.withColumn("fullname",expr("concat(firstname,'|',lastname)"))
customerDf.show() # it's showing existing old df records without new columns.
如果我们可以将数据帧分配给另一个数据帧,我们就可以看到结果
test = customerDf.withColumn("fullname",expr("
我正在尝试创建许多数组,这些数组对应于大数据帧中每个列的数据值,并且我希望每个数组与其相应的列共享相同的名称。下面是我如何尝试处理这个问题的一个例子:
x = [a b c] <- column names
[1 2 3]
[1 2 3]
names = [a b c]
For i in names:
i = numpy.array(x[i])
我想创建三个数组(a、b和c):
a = [1, 1]
b = [2, 2]
c = [3, 3]
但我得到的只是一个数组:
i = [3, 3]
我该如何解决这个问题?
这是一个基本的查询,但我想遍历数据帧列表,并为每个数据帧设置索引作为数据帧中的一列。下面代码的问题是它没有用新的索引保存数据帧。如何格式化此For循环,以便在for循环之外永久更改数据帧?谢谢。
dflist = [df_1, df_2, df_3]
for i in dflist:
i = i.set_index('column_2')
我有一个dataframe df,它有id、text、lang、stemmed和tfidfresult列。df有24行。我根据tfidf结果找到了相异矩阵(距离矩阵),它给出了数据帧中两行的不同程度。
下面是数据帧外观的一个示例:
id text lang stemmed tf_idfresult
0 234 Hi this en [hi, this] [0.0, 0.2]
1 232 elephants
我想在函数中打印一列数据帧。它说没有定义名称'data‘。如何使其全球化?
我的功能是:
def min_function():
print("Choose action to be performed on the data using the specified metric. Options are list, correlation")
action = input()
if action == "list":
print("Ranked list of countries' happine
我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘:
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
我有12个包含环境数据的数据帧-每个数据帧中有9934行和38列的不同月份的数据。
为了使我的代码尽可能流畅,我想创建一个for循环,它循环遍历内存中的所有数据帧,并对它们执行一个任务,例如设置每个数据帧的索引。
我尝试通过以下方法创建内存中所有数据帧的列表:
alldfs = [var for var in dir() if isinstance(eval(var), pd.core.frame.DataFrame)]
然而,当我尝试的时候:
for df in alldfs:
df.set_index(['LABEL'], inplace = True)
我得到了
我在pandas中运行了一个很长的ETL管道。我必须创建不同的pandas数据帧,并且我想为一些数据帧释放内存。 我一直在阅读如何释放内存,我发现运行此命令不会释放内存: del dataframe 下面是这个链接:How to delete multiple pandas (python) dataframes from memory to save RAM?,其中一个答案说del语句并不删除实例,它只是删除了一个名称。 在答案中,他们说将数据帧放在列表中,然后删除列表: lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del
我有一个数据帧列表,对于每个数据帧,我想将特定的列乘以10倍。我通常使用python,在R中很难实现这一点。在python中,结果如下所示:
files.list = list(zt2, zt6, zt10, zt14, zt18, zt22)
for (f in files):
for (i in 3:ncol(f)){
f[i] = f[i]*10
}
}
然而,在R中,这只是创建一个df 'f‘并将我上次迭代的df的值存储在其中。在R中做这件事的正确方法是什么?
我有一份数据帧列表。列表中的每个数据帧都是唯一的-这意味着有一些共享但不同的列。我想创建一个dataframe,它包含来自dataframe列表的所有列,如果元素不存在,将填充NaN。我尝试过以下几种方法
import pandas as pd
df_new = pd.concat(list_of_dfs)
#I get the following: InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
问题似乎是由于列表中的数据帧造成的。每个数据帧只有一行,所以它的索引是零,因此重新索引不会起到