如何在数据帧中应用第5列中的cummax逻辑
在数据帧中应用第5列中的cummax逻辑，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经导入了所需的数据帧，并且第5列包含需要应用cummax逻辑的数据。
- 使用编程语言中的相应函数或方法来应用cummax逻辑。cummax函数可以计算给定序列中每个元素之前的最大值，并将结果作为新的序列返回。
- 在前端开发中，可以使用JavaScript的Array.reduce()方法来实现cummax逻辑。首先，将第5列的数据提取到一个数组中，然后使用reduce()方法迭代数组，并在每次迭代时更新最大值。最后，将更新后的数组作为结果返回。
- 在后端开发中，可以根据所使用的编程语言和框架选择相应的函数或方法来实现cummax逻辑。例如，在Python中，可以使用pandas库的cummax()函数来计算数据帧中某一列的cummax值。
- 在软件测试中，可以编写相应的测试用例来验证cummax逻辑的正确性。测试用例应包括各种边界情况和异常情况，以确保cummax逻辑在各种情况下都能正常工作。
- 在数据库中，可以使用SQL语句中的窗口函数来实现cummax逻辑。具体的语法和用法可能因数据库类型而异，但一般来说，可以使用窗口函数中的OVER子句和ORDER BY子句来指定要计算cummax的列和排序方式。
- 在服务器运维中，可以使用相应的脚本或工具来自动化应用cummax逻辑。例如，可以编写一个定时任务或脚本，定期检查数据帧并更新第5列的cummax值。
- 在云原生应用中，可以使用容器编排工具（如Kubernetes）来部署和管理应用程序，并在容器中运行相应的代码来应用cummax逻辑。
- 在网络通信中，可以使用相应的网络协议和技术来传输和处理数据帧。具体的实现方式可能因具体的网络环境和需求而异。
- 在网络安全中，可以使用相应的安全措施和技术来保护数据帧中的敏感信息。例如，可以使用加密算法来对数据进行加密，使用防火墙和入侵检测系统来保护网络安全。
- 在音视频和多媒体处理中，可以使用相应的库和工具来处理数据帧中的音视频和多媒体数据。例如，可以使用FFmpeg库来进行音视频编解码和处理。
- 在人工智能中，可以使用相应的算法和模型来分析和处理数据帧中的信息。例如，可以使用深度学习模型来进行图像分类或语音识别。
- 在物联网中，可以使用相应的传感器和设备来采集和传输数据帧。例如，可以使用温度传感器来采集环境温度，并将数据传输到云平台进行处理和分析。
- 在移动开发中，可以使用相应的移动开发框架和工具来开发移动应用程序，并在应用程序中应用cummax逻辑。
- 在存储中，可以使用相应的存储技术和服务来存储和管理数据帧。例如，可以使用分布式文件系统来存储大规模数据帧。
- 在区块链中，可以使用相应的区块链技术和协议来实现数据帧的去中心化存储和验证。例如，可以使用以太坊区块链来存储和验证数据帧。
- 在元宇宙中，可以使用相应的虚拟现实和增强现实技术来创建和展示数据帧的可视化效果。例如，可以使用虚拟现实头显来将数据帧中的信息呈现给用户。
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我在R中有一个名为df的数据帧：
id<-c(1,1,1,1,2,3,3,3,3)
day<-c(1,2,4,5,2,2,3,6,8)
payment<-c(5,10,3,30,23,40,20,10,50)
df<-data.frame(id,day,payment)
id day payment
1 1 5
1 2 10
1 4 3
1 5 30
2 2 23
3 2 40
3 3 20
3 6 10
3
浏览 0提问于2017-02-15得票数 0
2回答
我有一个名为df的数据帧。有20行和2个变量test_value和day。我想创建一个名为test_x_max的新变量。它将捕获前x条记录中的最大值。例如:如果我们假设X是5，那么如果我们看的是第15行，它需要选择第10天到第15天之间的最大test_value。我如何实现这一点？提前谢谢。小路
浏览 22提问于2020-05-15得票数 1
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假设我有一个这样的值的数据帧： df = pd.DataFrame([ [ 23, .30], [ 23, .29], [ 23, .33], [ 23, .29], [ 23, .31], [ 25, .31], [ 25, .32], [ 25, .22], [30, 0.9], [30, 0.91], [30, 0.92] ], columns=['Day', 'Rate'] ) 我想按天分组，但只过滤掉严格递增的值。因此，对于上述数据帧，答案将如下所示： ans = pd.DataFrame([ [ 23, .30], [ 23, .33], [ 25
浏览 5提问于2020-10-25得票数 1
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2回答
我有这样一个数据框架：
df:
number score
12 NaN
13 NaN
14 NaN
15 NaN
16 10
17 NaN
18 NaN
，我想从开始到行过滤这个数据帧，它在分数列中找到一个数字。因此，在过滤数据后，数据框架应该如下所示：
new_df: 12 NaN 13 NaN 14 NaN 15 NaN 16 10
，我想将这个数据帧从它在分数列中找到一个数字的行过滤到数据帧的末尾。因此，在过滤数据后，数据框架应该如下所示：
new_df:号码16 10 17 NaN 18 NaN
如何过滤这个
浏览 14提问于2022-07-18得票数 0
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我有一个数据框如下所示
df = pd.DataFrame({'subjects':['A','A','B','C','A','A','B','B','C','C'],
'value':[3,5,5,6,7,2,4,8,9,2]})
subjects value
A 3
A 5
B 5
C
浏览 0提问于2021-06-14得票数 1
考虑一个包含几组整数的数据帧： d = pd.DataFrame({'label': ['a','a','a','a','b','b','b','b'], 'value': [1,2,3,2,7,1,8,9]})
d
label value
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 a 2
4 b 7
5 b 1
6 b 8
7 b 9 对于这些整数组中的每一个
浏览 2提问于2020-03-28得票数 4
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我有一个数据集，一旦超过某个值，就需要对其进行过滤，而不是基于第二列的groupby()进行过滤。以下是数据帧的示例： df2 = df.groupby(['UWI']).[df.DIP > 85].reset_index(drop = True) 其中我有一个数据帧，看起来像这样： UWI DIP
0 17 70
1 17 80
2 17 90
3 17 80
4 17 83
5 2 62
6 2 75
7 2 8
浏览 16提问于2019-01-25得票数 0
我正在合并熊猫数据帧中的重叠间隔，并寻找在熊猫中这样做的有效方法，除了在第1行×1行上运行的常规算法之外，我如何在熊猫上这样做？
我已经尝试过在每一行上运行定期重叠的方法，并询问当前的row.start < last_end。这对我来说很管用。
假设我输入了以下数据
df:
START FINISH
0 0.000000 10.000000
1 10.000000 8700.182997
2 0.000000 10.000000
3 10.000000 9720.687227
4 9850.123 9990.000000
我预计产
浏览 0提问于2019-09-11得票数 9
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我有一个数据帧，如下所示。信号的数量超过100个，因此数据帧中将有超过100个列。
+---+------------+--------+--------+--------+
|id | date|signal01|signal02|signal03|......
+---+------------+--------+--------+--------+
|050|2021-01-14 |1 |3 |1 |
|050|2021-01-15 |null |4 |2 |
|050|2021-02-02 |2
浏览 2提问于2021-07-06得票数 0
2回答
以一只熊猫DataFrame为例，构造如下：
df = pandas.DataFrame({'a':['one','two','three']})
然后，我可以找到包含two的特定数据行，如下所示：
df[df.a == 'two']
但是，到目前为止，我找到的将DataFrame子集到此行的唯一方法是：
df[:df[df.a == 'two'].index[0]]
但这很难看，所以：
是否有更合适的方法来完成这一调整？
具体来说，我感兴趣的是如何在给定列匹配某些任意文本字符串(在本例中为“两”)
浏览 0提问于2018-04-26得票数 3
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1回答
我正在尝试创建一个函数，该函数将确定数据帧某列中的值是否为新高。例如，如果我有以下数据：
x <- rnorm(10,100,sd=5)
x <- data.frame(x)
如何在只考虑所有以前的值的新列中返回TRUE或FALSE。生成的表格如下所示：
x new.max
1 102.42810 NA
2 109.22762 TRUE
3 101.97970 FALSE
4 101.49303 FALSE
5 93.30595 FALSE
6 96.77199 FALSE
7 110.96441 TRUE
8
浏览 0提问于2012-01-22得票数 2
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1回答
假设我有以下数据框架：
import pandas as pd
d = {'id': [1, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 1, 2, 3, 2, 3],
'date': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4],
'product': ['a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'b', 'c',
浏览 0提问于2021-12-22得票数 0
1回答
我想验证数据帧的列中是否有离群值，知道它肯定是在增加或减少 例如，数据帧df_bad正在增长，其数据如下： df_bad = pd.DataFrame([1,2,-3,1,5,8,7],index=[0,10,20,30,40,50,60]) 应将正确的数据帧更正为： df_correct = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7],index=[0,10,20,30,40,50,60]) 在标识索引20、30和50不正确的情况下，由于行df_bad.loc[20]的值小于前一行的值，行df_bad.loc[30]的值大于其前一行，然而，不大于最高校正值(df_bad.lo
浏览 6提问于2021-08-13得票数 1
我正在使用一个熊猫数据帧。我尝试创建一个新列data' labels '，它包含的标签由列data‘’diff‘中行i和行i+n之间的值变化确定，用于整个数据帧的长度。
我想像一下下面的内容，但是这会返回错误：
for i in range(len(data['diff'])-1):
data.loc[data['diff'][i] >= data['diff'][i+n], 'Labels'] = 'A'
data.loc[data['diff'][i] &l
浏览 0提问于2016-02-22得票数 0
假设我有一个布尔值的数据帧，叫做original
original = pd.DataFrame([
[True, False, False, True, False],
[False, True, False, False, False]
])
0 1 2 3 4
0 True False False True False
1 False True False False False
我想创建以下布尔数据帧( True右侧的所有内容现在都应该为True)：
0 1 2 3 4
0 False Tr
浏览 24提问于2018-09-01得票数 1
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我为两个帧编写了一个动作脚本代码，假设是第1帧和第10帧。现在第1帧的onClick()事件，我是这样写的。
on(release){
gotoAndStop(10);
}
现在从第1帧到第10帧，我想发送一些数据，比如布尔变量。这样我就可以在第10帧中执行适当的动作。
请让我知道在帧之间传递数据的可能性。
浏览 0提问于2012-10-14得票数 1
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我有一个包含两列的dataframe :一个时间序列和一个值。我想要一个函数，它只选择数据帧中“到目前为止看到的最高值”的行，例如，从最老的到最年轻的遍历行，只有当一个值大于到目前为止看到的任何值时，才输出与该值相关的行。对于数据帧： df=pd.DataFrame([
['1/10/12',10],
['1/11/12',11],
['1/12/12',13],
['1/14/12',12],
['1/9/12',3],
浏览 8提问于2020-06-18得票数 1
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1回答
在dataframe中拥有数据，并需要比较一列的当前值和另一列的先验值。当前时间是这个数据文件中的第5行，下面是所需的输出：
将目标数据流并捕获到DataFrame中，然后将该数组乘以一个常数以生成另一列，但是无法生成第三列comp，后者应将prod的当前值与来自comp的comp的先验值进行比较。
df['temp'] = self.temp
df['prod'] = df['temp'].multiply(other=const1)
另一个用户建议使用此逻辑，但它会生成错误，因为例程的数组与DataFrame的大小不匹配：
for i in
浏览 0提问于2019-12-29得票数 1
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1回答
我对Pandas相当陌生，非常需要帮助，通过比较多组配对中的连续行来修改我的数据帧：
Dataframe示例=
idData idStation idCast Pressure
1 1 1 1505
2 1 1 1506
3 1 1 1507
4 1 1 1508
5 1 2 1505
6 1 2 1506
7 1 2 1503
8 1 2 1504
9 2 1 1505
10 2 1 1506
11 2 1 1507
等
对于每个idStation和idCast对
浏览 1提问于2016-06-20得票数 1
User_id name 1 2 3 4 5
100 a 10 0. 12 0. 0
200. d 0 0. 11 0. 0
300. c. 0 0. 11 0. 0 我想从第1天开始在行级axis=1上应用cummax日志我已经尝试过model_cluster_one.loc[:, 'day1':'day5 '].cummax(axis=1) 但它不起作用，无法对数据框进行更改，我在这里缺少什么
浏览 14提问于2020-01-10得票数 3
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1回答
让我们考虑一下这个Dataframe：
$> df
a b
0 6 50
1 2 20
2 9 60
3 4 40
4 5 20
我想计算列D的基础是：
index中B列的最大值：integer 0A片段
因此，我在我的数据中创建了一个列C(全部为零)，以便使用DataFrame.max(axis=1)。但是，除了在DataFrame上使用apply或循环之外，我不知道如何分割输入值。预期结果将是：
$> df
a b c d
0 6 50 0 60
1 2 2
浏览 3提问于2022-02-08得票数 0
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我正在寻找一种快速的方法来使熊猫数据帧在x中单调。
我目前的解决方案如下：
def make_monotonic(df, cols=None):
"""make df monotonic"""
if not cols:
cols = df.columns
mycol = "_maximum"
dfm = df.copy()
for col in cols:
dfm[mycol] = np.maximum.accumulate(dfm[col])
浏览 2提问于2016-12-06得票数 2
1回答
按级别复制行中的值熊猫
、、、
我想按级别在线添加价值。如果我在第1列的第0行中发现一个非0的值，则整行必须包含值differents，在我的示例中对此进行了解释。我不知道如何解决这个问题。如果你有任何想法 输入： import pandas as pd
data = {
'Level1 - Code' : [0, 0, 0, 2],
'Level2 - Code' : [0, 1, 0, 0],
'Level3 - Code' : [2, 0, 0, 0],
'Level4 - Code' : [0, 0, 0, 0]
}
浏览 16提问于2021-10-10得票数 0
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如何创建依赖于另一个变量的所有先前值的虚拟值，其中以前的值的数量是任意的？
我的数据如下：
library(data.table)
dt <- data.table(from = as.Date(c("20020101", "20030101", "20040101", "20050101",
"20010101", "20020101", "20030101", "20040101", &#
浏览 3提问于2016-05-09得票数 0
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3回答
查找变量的最大值
、、
我想找出一个变量(列)的最大值，然后保留这个值(最大值)和它下面的所有值。除了这些值之外，我还希望保留数据框中所有其他变量(列)的相应值。对于数据框中的所有变量，我希望从数据框中排除该点以上的所有值。其中包括一个示例数据帧(df)的脚本，以及一个预期的数据帧(df2)，即我试图实现的目标。如果能有一些脚本来做这件事，我会非常感激。 Ba <- c(1,1,1,2,2)
Sr <- c(1,1,1,2,2)
Mn <- c(1,1,2,1,1)
df <- data.frame(Ba, Sr, Mn)
df
# Ba Sr Mn
# 1 1 1 1
# 2
浏览 13提问于2021-07-06得票数 2
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2回答
如何选择所有
、、、
我有一个包含多个变量的数据框架(潜水)，包括：
diveNum bottomTime
[,1] 2 FALSE
[,2] 2 FALSE
[,3] 2 TRUE
[,4] 2 TRUE
[,5] 2 FALSE
[,6] 2 TRUE
[,7] 2 FALSE
[,8] 3 FALSE
[,9] 3 TRUE
[,10] 3 FALSE
[,11] 3 TRUE
[,12] 3
浏览 6提问于2014-06-20得票数 5
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我需要根据一些条件对数据帧进行分割，比如mean()和max()。
下面是我的数据帧df，其中包含一个变量A。
A
0
0
3
2
4
3
...
我需要为该列的每一行再创建两个列mean和max，
预期输出
A mean max
0 0 0
0 0(mean(A[1], A[2]))
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
我有一个有三列的数据帧。第1列、第2列和第三列是Value。根据值(desc)对数据帧进行排序。在下面的例子中，我想删除第三行，因为A>B已经在那里了，所以我不想考虑B>A。如何删除第三列(这样的实例)。这适用于所有对象，例如，A>C已经存在，因此应该删除C>A。
Column1 Column2 Value
A B 10
A C 8
B A 6
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
1回答
假设我有一个数据框架：
df = pd.DataFrame({'A':[5,4,7,8,1,2,3,4,5,7,8,9],'B':[1,2,2,2,2,5,9,8,8,10,11,10]})
print df
A B
0 5 1
1 4 2
2 7 2
3 8 2
4 1 2
5 2 5
6 3 9
7 4 8
8 5 8
9 7 10
10 8 11
11 9 10
我只想在df.A中找到连续较高的值，因此df将变成：
A B
0 5 1
2
浏览 3提问于2017-01-15得票数 0
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我在看时间序列数据，并试图找出历史的最大值。
我试图通过迭代向量来实现这一点，并检查我所看到的值是否大于或等于到目前为止数据的最大值。我可以为此编写一个函数，但当我想将它应用到分组数据框架时，我感到很困难。
下面是一个示例：
set.seed(32)
x <- data.frame(time = c(1:6),
value = runif(6))
> x
time value
1 1 0.5058405
2 2 0.5948084
3 3 0.8087471
4 4 0.7288197
5 5 0.1519
浏览 5提问于2021-07-01得票数 0
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1回答
我正在尝试基于一个相对简单的标准来筛选行。如果在该行之前，Open的值小于该列的max值，则该行将被删除，否则该行将保留，并成为新max的引用值。以下是起始示例数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
d = {'Date':['22-01-2019','23-01-2019','24-01-2019','25-01-2019','26-01-2019'],'Open': [40,54,54,79,67], 'Close'
浏览 13提问于2020-01-29得票数 0
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1回答
Maya是否允许使用在第(N-1)帧计算的输出属性作为输入来计算第N帧的输出属性？但书是这样的:在(例如)第0帧，我们不看前一帧，而是使用某种初始条件。负帧将通过时间向前看来计算。
例如，球在帧N的平移被计算为球在帧N-1 +1厘米以上的平移。在第0帧，球的初始平移为零。
DataBlock有一个setContext函数，但文档似乎禁止使用它进行“定时求值”。我可以直接点击属性插头，并在不同的时间获得值，但这将使用数据块之外的输入。
Maya依存关系API本质上是否是永恒的-仅允许使用当前时间的状态进行计算？唯一的解决方案是使用本质上也是永恒的动画曲线(它们的关键帧输入状态保持不变，无论时间如
浏览 2提问于2018-08-20得票数 0
3回答
我有这样的df：
df = pd.DataFrame(
[
['A', 1],
['A', 1],
['A', 1],
['B', 2],
['B', 0],
['A', 0],
['A', 1],
['B', 1],
['B', 0]
], columns = ['key',
浏览 3提问于2020-09-23得票数 5
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1回答
我有一些累积的计数数据。由于报告的准确性，有时累积和会减少，例如0 1 2 2 3 3 2 4 5。 我想创建一个新的向量，它保留报告的最大值，并将其向前推进，直到累积计数数据赶上为止。所以上面的修正版本应该是0 1 2 2 3 3 3 4 5 我尝试了以下几种方法 mydf <- data.frame(ts1 = c(0,1,1,1,2,3,2,2,3,4,4,5))
mydf$lag1 <- lag(mydf[,1])
mydf$corrected <- ifelse(is.na(mydf[,2]),mydf[,1],
浏览 9提问于2020-05-04得票数 0
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我想在向量中保留最大值。R码写在下面。如何修复此代码，使其无错误地运行？
dat在数据帧中。
dat=c(3, 5, 4, 2, 8, NA, NA, 9, 10, 3)
期望产出为MaxRuns=c(3,5,5,5,8,8,8,9,10,10)
maxValue=function(dat){
maxv=0
for (i in 1:10) MaxRuns(i)=0
for (i in 1:10){
if dat(i) > maxv {
maxv=dat(i) }
MaxRuns(i)=maxv
}
return(maxv)
}
maxValue<-maxValue(dat)
ma
浏览 4提问于2019-11-10得票数 0
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1回答
R中的日期排序列
、、
我有一个带有日期列的数据格式。这些日期表示某一特定投票结果实际被接受的日期。然而，该网站获取这些结果，并将其添加到不一定在投票日期的表格中。例如：
2018年1月20日
2018年1月21日
2018年1月20日
2018年1月19日
所以，排在第一位的日期(2018年1月20日)出现在上，仅次于。但是下面的民意调查显示了21岁，这是投票开始的日期，所以上面的那个可以被添加的最早日期是第21天，这样列表就变成了；
2018年1月21日
2018年1月21日
2018年1月20日
2018年1月19日
现在我的专栏被整理好了。我需要对50个变量这样
浏览 0提问于2018-11-11得票数 0
我正在寻找一些关于如何应用pytorch CNN的视频而不是图像的建议。
想象一架无人机在一个区域上空飞行，并使用视频捕捉下面的一些物体。我有一个CNN训练对象的图像，并想计算在视频中的对象。
目前，我的策略是将视频转换为PNG格式的帧，并在这些PNG上运行CNN。这似乎效率很低，我正在努力解决如何在不复制的情况下计算对象(第1帧和第1+n帧将重叠)。
如果有人有一些建议，或建议的教程/代码集来实现这一点，我们将不胜感激。提前谢谢。
浏览 0提问于2019-09-11得票数 2
1回答
我正在试图计算R中数据帧的最小范围，数据格式如下所示：
+-----+--------------+-----------+------+------+
| Key | DaysToEvent | PriceEUR | Pmin | Pmax |
+-----+--------------+-----------+------+------+
| AAA | 120 | 50 | 50 | 50 |
| AAA | 110 | 40 | 40 | 50 |
| AAA | 100 |
浏览 6提问于2015-02-18得票数 4
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2回答
以前，我与这个问题有关，但我需要更优雅和通用的方法来解决这个问题。我有分组分隔的数据，我想根据条件在范围内对一些行进行求和。我更喜欢用'dplyr‘来做这件事，因为它对我来说更直截了当。
我需要的条件如下：
1:对于第1组，查找第一个出现的'10‘，并将之后的行()和到组的末尾，并计算出行数。
2:对于第2组，“查找最后一次出现的'10‘，并将在之前的行之和到组的开头，并计算出行数！”
3:对于第3组，查找第一个出现的'10‘，并将之前的行与相加到组的起始行，并计算出行数。
df <- data.frame(gr=rep(c(1,2,3),c(7,9,11
浏览 6提问于2017-09-24得票数 3
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我有一个名为'stock_data‘的熊猫数据帧，它的MultiIndex索引为('Date'，'StockID')，列为'Price’。这些行是按日期排序的，因此对于相同的股票，较晚的日期将具有更高的行索引。我想添加一个新列，用于每个股票(即，group by stock)包含一个数字，该数字具有一段时间内股票价格之间的最大正差，如max_price - min_price中所示。 为了进一步解释这一点，可以用O(stocks*rows^2)来计算这一点： for each stock:
max = 0.0
for i in
浏览 14提问于2020-12-08得票数 1
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我要检查数据的重叠，这是数据
ID <- c(rep(1,3), rep(3, 5), rep(4,4),rep(5,5))
Begin <- c(0,2.5,3,7,8,7,25,25,10,15,17,20,1,NA,10,11,13)
End <- c(1.5,3.5,6,12,8,11,29,35, 12,19,NA,28,5,20,30,20,25)
df <- data.frame(ID, Begin, End)
df
ID Begin End
1 1 0.0 1.5
2 1 2.5 3.5
3 1 3.0 6.0*
4
浏览 0提问于2016-08-20得票数 3
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我有一些财务方面的数据，head(df_xts)
price volume
2016-06-01 09:30:00 1073 1
2016-06-01 09:30:00 1073 1
2016-06-01 09:30:00 1073 1
2016-06-01 09:30:00 1073 1
2016-06-01 09:30:00 1073 1
2016-06-01 09:30:00 1073 5
我想在价格高于开盘区间一定距离后查看这些数据。我将开场范围定义为前15分钟：
df
浏览 2提问于2017-10-13得票数 1
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我有一个DataFrame：
a = {'Price': [10, 15, 20, 25, 30], 'Total': [10000, 12000, 15000, 14000, 10000],
'Previous Quarter': [0, 10000, 12000, 15000, 14000]}
a = pd.DataFrame(a)
print (a)
使用此原始数据，我添加了许多附加列，包括加权平均价格(WAP)
a['Change'] = a['Total'] - a['Previous Quar
浏览 15提问于2016-09-06得票数 2
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如何找到与条件匹配的行数
、、、
如果我有数据就像
A:
x. y. z. a. b. c.
1 0 0 3 0 0
2 0 0 5 6 5
3 0 0 6 8 2
4 0 1 8 0 6
5 0 0 20 2 0
6 0 1 3 3 7
如何获得数据帧B，如:3列，每列与a、b和c列相关的数
浏览 4提问于2018-02-12得票数 0
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如何通过改变数据库中的模式将数据插入到增量表中。 在Databricks Scala中，我分解了一个Map列并将其加载到增量表中。我有一个预定义的增量表模式。 假设模式有4列A、B、C、D。 因此，有一天，我使用下面的代码将包含4列的数据帧加载到增量表中。 loadfinaldf.write.format("delta").option("mergeSchema", "true")\
.mode("append").insertInto("table") 数据帧中的列每天都会发生变化。例如，在第2天
浏览 18提问于2021-10-29得票数 0
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我有几个数据帧，我想要删除与某个字符串匹配的每一行。我使用以下代码来完成此操作：
df[!(regexpr("abc", df$V4) ==1),]
我如何删除后面的行，例如，如果我删除上面代码指定的第n行，我如何另外删除行n+1？
我的第一个尝试是简单地找出所需行的索引，但这不起作用，因为我需要删除不同数据帧中不同长度的行。因此，指数会有所不同。
谢谢!
浏览 0提问于2012-06-13得票数 3
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我有一个股票价格的数据：
df = pd.DataFrame([100, 101, 99, 100,105,104,106], columns=['P'])
我想要创建一个计数器列，如果当前价格高于上一行的价格，但如果当前价格低于上一行的价格，则只在超过该价格时再计数(就像水印)。下面是所需的栏：
df['counter'] = [np.nan, 1, 1, 1,2,2,3]
所以第二行的价格是101，超过100，所以计数器是1，然后价格下降到99，回到100，但是计数器仍然是1，因为我们还没有达到101的价格(即水印)，那么一旦我们在第4行超过101，以105
浏览 4提问于2022-01-04得票数 4
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我现在有一个问题，在满足条件之前，我希望在熊猫数据中放置行。我想删除每一行之前，条件为10或更高的条件是满足列“数字”，这取决于名称列。假设dataframe (df)有两个名为'Name‘和'Number’的列。我希望在满足条件之前删除每个唯一名称的所有行，然后保留所有行。
Name Number
Matt 4
Matt 5
Matt 13
Matt 4
Sophie 5
Sophie 14
Sophie 18
Steve 5
Steve 4
Steve 21
Desired output:
Name Number
Ma
浏览 6提问于2022-02-03得票数 0
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我有两个数据格式如下：
d = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': ["2010-01-01", "2011-01-01", "2012-01-01", "2013-01-01"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
col1 col2
0 1 2010-01-01
1 2 2011-01-01
2 3 2012-01-01
3 4 2013-01-01
另一个dataf
浏览 2提问于2022-04-27得票数 0
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假设我们有一个这样的数据框： id reply user_name
1 NA John
2 NA Amazon
3 NA Bob 和另一个类似这样的数据帧： name organisation
John Amazon
Pat Apple 如果第3列中的值与第二个数据帧中的第1列或第2列匹配，是否可以使用'True'或'False'填充第一个数据帧中的reply列？例如，由于第二个数据帧中的John和Amazon存在于第一个数据帧中，因此我希望第一个数据帧按如下方式更新： id reply user_name
浏览 19提问于2020-12-09得票数 1
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