我想知道如何才能最有效地执行以下操作,以便还可以将其扩展到具有百万rows+的数据帧。我有两个panda数据帧:
Data1:
Position Letter
1 a
2 b
3 c
4 b
5 a
Data2:
Weight Letter
1 a
2 b
3 c
现在我想在数据1中创建一个额外的列(权重),结果如下:
Position Letter Weight
1 a 1
我正在尝试将numpy lambda函数转换为PySpark数据帧的等效函数。我一直在努力寻找正确的函数/方法。
我在一个Pandas数据帧上执行以下操作,为panda_stack生成一个新列label
panda_stack['label'] = panda_stack.groupby('id')['prob1'].transform(lambda x: 0.0 if all(np.isnan(x)) else 1.0)
基本上,我有:
id prob1
id1 NA
id1 0.12
id2 NA
并且想要:
id label
i
我有两个不同的熊猫数据框架集。其中之一是术语列表;这些术语是字符串:
df_1
apple
panda
lecture
sky
green
另一列包含2列,其中一列是包含程序标题的字符串,而第二列包含该程序的标记列表。
df_2
Program Tags
Fruits of the World [what,apple,green,banana,kiwi]
Animal in the Zoo [panda,lion,eagle]
Lecture 1
我有一个包含许多行的panda数据帧,我正在使用多处理来并发地处理来自该数据帧的分组表。它工作得很好,但我在传递第二个参数时遇到了问题,我试图将两个参数都作为元组传递,但它不起作用。我的代码如下: 我还想将参数"col“传递给函数"process_table”。 for col in cols:
tables = df.groupby('test')
p = Pool()
lines = p.map(process_table, table)
p.close()
p.join()
def process_table(t
如何将数据帧过滤为包含在列表中的值的行?具体地说,数据帧中的值将只是与列表的部分匹配,而不是完全匹配。
我尝试过使用pandas.DataFrame.isin,但只有在数据帧中的值与列表中的值相同时才有效。
list = ["123 MAIN STREET", "456 BLUE ROAD", "789 SKY DRIVE"]
df =
address
0 123 MAIN
1 456 BLUE
2 987 PANDA
target_df = df[df["address"].isin(list)
理想情况下,结
如何划分panda系列: d = {'a': ('a','ball'), 'b': ('b','cat'), 'c': ('c','plane')}
ser = pd.Series(data=d, index=['a', 'b', 'c'])
ser
a (a, ball)
b (b, cat)
c (c, plane)
dtype: object 变成熊猫数据帧,如下所示:
我正在尝试合并两个csv,而不必从_x或_y中选取值。
MetaData1
Sample_name TITLE
Cody Chicken Pox
Claudia Chicken Pox
Alex Chicken Pox
Steven Chicken Pox
Mom Chicken Pox
Dad
MetaData2
Sample_name TITLE Geo_Loc DESCRIPTION
Dad Chicken Pox Earth people
Me
如果我有下面的数据框子集 A B C D E Date
R0 xy 78 io 16 73 2021-03-25
R1 xx 27 ya 80 1 2021-04-20
R2 xx 53 ya 27 44 2021-06-20
R3 xx 65 io 30 84 2021-08-22
R4 xv 9 ui 62 1 2021-08-01 我该如何处理panda才能拥有以下数据帧: A B C Date
R1 xx 27 ya
我需要找到与我在下面显示的两个panda系列中相同的数据,并将它们放入列表中,但列表中的一些输出显示了不止一次。如何更改代码,使输出只显示一次?这是我的2个panda系列的代码:
N= 10
data1 = []
for i in range(N):
data1.append(random.randint(1,10))
s1 = pd.Series(data1)
print('Panda Series 1:')
print(s1)
print()
# Creating the second panda series, s2
data2 = []
for i in rang