我发现自己经常不得不创建数据帧，这是一个更大的数据帧的过滤器，我想知道是否有一种方法可以编写Python来为我做这件事？例如，我现在正在处理的数据集是应用程序版本数据，如下所示： 001 |我需要分离出不同的应用程序版本，以便每个版本
浏览 2提问于2018-01-30得票数 2
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下面的代码创建了多个从report2列表命名的空数据帧。然后，使用名为dfsource的过滤后的现有数据帧填充它们。使用嵌套的for循环，我想使用一个值列表来过滤这些数据帧中的每一个，但是该子循环并不像所
浏览 10提问于2021-06-03得票数 0
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我目前正在使用python pandas，我想知道是否有一种方法可以将熊猫的数据输出到julia Dataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python，但我不确定它是否能处理数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接收panda的数据帧？(不保存为其他文件格式，如csv)
什么时候使用</e
浏览 0提问于2014-04-27得票数 16
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我正在尝试创建一个for循环，首先:过滤一个pyspark sql数据帧，然后将过滤后的数据帧转换为pandas，对其应用一个函数，并将结果添加到一个名为results的列表中。我的列表包含一个字符串序列(这将是dataframe中的某种id )；我希望for循环在每次迭代中
浏览 21提问于2020-12-16得票数 1
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我有一个csv，我正在读到一个熊猫的DataFrame，但它需要大约35分钟阅读。csv大约为120 GB。我发现了一个名为cudf的模块，它允许图形处理器DataFrame，但它只适用于Linux。
浏览 3提问于2019-11-13得票数 0
如何在Pandas数据帧的字符串过滤中使用'for‘循环(例如'for I in range(1996,2000，1)’？我有这样一个数据框架：07/09/1997 50503/02/2000 747
01/05/1998
浏览 4提问于2020-11-18得票数 1
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根据日期删除行
、、、、
大家好，Python专家，我将数据从csv文件导入到python数据帧中，该文件将持续到2021年4月。但是，我想在2019年之后删除所有数据。使用了data.drop()特性，但似乎无法理解其语法。如何在数据帧中丢弃2019年后的所有数据？
请参阅我的代码和csv文件(创建
浏览 6提问于2021-07-13得票数 0
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我正在使用Python3和pandas。abc.merge(ab，how="left")并使用索引创建合并。当然，我在索引中只需要a，b，因为c不在ab中，我如<
浏览 10提问于2019-08-15得票数 1
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我希望读入一个与我的python脚本位于同一目录中的.csv.gz文件，只使用gzip和pandas模块。到目前为止，import pandas as pd如何在不使用csv模块的情况下将此文件转换/读取为数据帧，<
浏览 1提问于2021-03-16得票数 2
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我希望创建一个新的数据帧，从以前的数据帧中过滤掉多余的信息。原始数据帧是通过查找多个文件夹并提供一列元素创建的，每个元素都包含访问每个文件的完整路径的字符串。每个文件根据相应测试文件夹中的试验编号和分数命名。我需要删除每个试验的</
浏览 16提问于2019-05-23得票数 0
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将字符串列转换为整数
、、、、
我有一个数据帧，如下所示0 1 261902 5 580 a b1 5 580
如何在python中使用pandas进行过滤
浏览 3提问于2016-09-26得票数 4
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我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
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我有一个Pandas的代码，它计算出x窗口上线性回归的R2。参见我的代码： def lr_r2_Sklearn(data): X = pd.Series(list(range(0,len(data),1return(regressor.score(X,Y))
r2_rolling = df[['value']].rolling(300).agg([lr_r2_Sklearn]) 我做了一个大小为300的滚动，并计算每个窗口<
浏览 29提问于2020-06-26得票数 0
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使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。date, exchange, symbol, low, high, open, close, last
exchange和symbol足以唯
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
我想知道如何在Pandas中将for循环转换为.apply()方法。我试图迭代一个数据帧(df1)的一列，并从第二个数据帧(df2)的子集返回匹配项。我有一个进行匹配的函数( matching )，还有一个从过滤器中选择正确子集的函数( df2 )。我想知道是否可以使用Pandas的.apply()方法来调用这两个函数。我已经弄
浏览 13提问于2019-11-09得票数 0
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我正在尝试过滤掉弹性搜索查询来创建一个pandas数据帧。我在数据框中有两个列"type“和"api”，iam正在对其应用过滤器。{"from": 0, "size": 10000,"query": 但是当我
浏览 4提问于2018-08-23得票数 1
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我想使用Great Expectations testing suite在许多列上运行相同的验证。我看到有一个封闭的feature request将其作为内置的期望，但是这可以通过列名上的for循环来完成吗？此外，我需要过滤要测试的列--我正在对不同的类In训练各种计算机视觉模型，因此我需要选择与类In相对应的所有列。
浏览 11提问于2020-08-19得票数 1
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如何应用多个筛选器按子值对嵌套python字典项进行排序，并按降序保存字典项 我有一本字典，描述如下： my_dict={ "Kayle": {"Buy": 59, "Sell": 63, "Quantity": 257}
} 我希望在同一行<e
浏览 23提问于2020-10-21得票数 0
在python和pandas中，我可以创建一个新的专栏，如下所示： 使用pandas dataframe中的两列来创建字典。dict1 = dict(zip(data["id"], data["duration"])) 然后，我可以应用这个字典在第二个dataframe中创建一个新列。df['id_duration
浏览 38提问于2021-01-22得票数 0
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我需要使用Pandas/ Pandas -gbq在Python语言中创建一个简单的ETL管道，每天将给定日期范围内的数据从BigQuery读取到Pandas数据帧中，并根据查询结果创建单独的日表(写回BigQuery尽管可能有更好、更有效的方法(注意:我不是软件工程师)，但我目前正在研究BigQuery中</e
浏览 2提问于2019-12-17得票数 2
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