我有一个DataFrame,列为'a‘和'b’。我想要创建一个新列,它是这个SQL语句的结果。
df['c'] = Select 'a' , count (case when 'b' ==1 then 'a' else null end) from df group by 'a'
如何使用Pandas实现同样的目标?
df = pd.DataFrame({'a':['a','a','b','a','b']
我知道关于这个错误信息有很多问题。然而,我还没有找到一个有这个确切问题的。
我正试着把一只熊猫的DataFrame分组,并计算其值:
allfactor = dataframe.groupby(factor)[reference_area].value_counts()
其中,reference_area和dataframe.This中的列名适用于某些列(如DGD015 ),但对于其他列(包括DGD015)则不起作用。
它给了我一个错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shape (421,) (419,)
我需要在DataGridTemplateColumn中为DataGrid创建一个新属性,其中该属性将是布尔值,并将根据以下规则指示是否对该列求值;当当前行的值不同于前一行时,单元格应该是粗体的。
<DataGridTextColumn Header = "SG"
Binding="{Binding SteelGrade}"
IsEvaluated="True" <!-- indicates that this column will be bold if
我在两个不同的dataframes中有两个(address)列,每个列具有不同的长度,我希望从dataframe w.r.t的另一个列中迭代每个元素。也就是说,我希望检查第一个dataframe第一列中的每个元素是否与第二个dataframe的第二列中的任何元素相匹配,并返回一个布尔值。
如何在python中实现上述功能?
Dataframe 1:
0 New Delhi, India
1 Mumbai, India
2 Bangalore, India
3 Dwarka, New Delhi, India
Dataframe 2:
0 Nepal
1 Assam, India
2 Delhi
我有一个名为" states“的列,其中所有50个州都是值,我正在尝试通过region将某些州拉到另一个DataFrame中进行设置。然而,当我这样做并运行新的DataFrame时,我得到了值错误"ValueError:长度必须匹配才能进行比较“。这也是我正在运行的代码的单元。Snippet of code
我正在为PostgreSQL数据库创建索引。我想知道用于对PostgreSQL语句中的结果进行排序的列是否应该包括在索引中。 假设我已经在PostgreSQL数据库中创建了一个标签为'table1‘的表,其中包含标签为'col1’、'col2‘和'col3’的列。 我想执行以下查询: SELECT * FROM table1 WHERE col1 = 'word1' AND col2 = 'word2' ORDER BY col3; 我知道此搜索的索引应该包括WHERE子句中引用的所有列,因此,在本例中,索引将包括col1和co
我正在尝试将数据从一个数据帧中的一个列合并到另一个数据帧中的另一个列中,使用一个具有共享数据的列作为操作的关键。我已经尝试过关于如何在r中复制Excel的几个不同的教程,并且我尝试了这里提供的几种不同的合并方法(在stackoverflow...but上的答案中),到目前为止,我没有尝试过做我想要做的事情,尽管它似乎是相当常见的函数。
下面是我尝试do...to提供的一个非常简单的例子,假设这是dataframe1:
ID RESULT
4 YES
1 YES
3 NO
2 YES
下面是dataframe2,其中的结果列完全由NAs
我有一个dataframe,我想根据另一个列上的条件创建一个新列。创建新的列"ans“,该列以2348开始,并基于列"ix”递增。在"ix“列中,如果值与下一个值相同,则保持"ans”列相同,如果它的增量不同,则保持"ans“ 感谢您的回答 index ix
1 pa
2 pa
3 pa
4 pe
5 fc
6 pb
7 pb
8 df 应导致:- index ix ans
1 pa
在R数据中,我很难找到从运行平均值中找到单个值的方法。
我有一个R数据:
x ID Mean
1 1 1
1 2 5
2 1 3
2 2 6
其中,平均值是数据中特定ID的x度量的平均值。
为了在每个x值而不是平均值处找到单个值,我在想,我需要对dataframe和按ID分组的数据应用一个递归函数。如果任何apply函数都无法访问dataframe中的前一个条目,那么如何在dataframe中按其中一个值进行分组呢?
当完成并附加到dataframe时,我希望它看起来如下:
x ID Mean IndivValues
1 1 1 1
1
我想知道如何在旧列的基础上创建新列,方法是将数据帧中的两组列相乘。所以如果我有A,B和X,Y A B X Y
0 True False True False 现在我希望这会产生4个额外的列,其中只有两者都为真的列才是真的: A B X Y AX BX AY BY
0 True False True False True False False False 在我的情况下,组更大,所以我正在寻找一个可以通过使用列标题A,B和X,Y的两个列表来使用的解决方案。我已经
我正在尝试重命名基于另一个数据帧的数据框的列。如何使用Scala实现这一点?
基本上,我的数据看起来像这样
DataFrame1
A B C D
1 2 3 4
我还有另一个表,它看起来像这个DataFrame2
Col1 Col2
A E
B Q
C R
D Z
我想相对于其他数据帧重命名我的第一个数据帧的列。因此,预期输出应如下所示:
E Q R Z
1 2 3 4
我尝试使用PySpark (由从复制的)编写代码,运行良好:
name_dict = datafram
这里的目标是组合2个DataFrames: 第一个DataFrame来自只有两列的csv文件:"Ticker“和"Price": ? 接下来,我使用yahoo_fin返回相同报价器和最新价格的DataFrame: from yahoo_fin import stock_info as si
tickers = ['AAPL','MSFT','TSLA']
price_data = {tickers:si.get_live_price(tickers) for tickers in tickers }
df1 =