给定此pandas数据帧,我正在尝试打印categ下每个值的最大时间值。例如,由于A=6的最大时间,B=9的最大时间和C=9的最大时间,我想打印像time=9:2,time=6:1这样的东西,你会怎么做?
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
import datetime
import seaborn as sns
from sklearn.
这是我的代码,它搜索数据帧的一列,并在满足要求时返回值:
import pandas as pd
df=pd.read_csv("cl.csv")
count=0
print(len(df.sl_no))
print(len(df.sn_compare))
for i in range(len(df.sn_compare)):
if df.sn_compare[i] in df.sl_no:
print(df.margin[i])
count=count+1
print(count)
输出:
8258
8258
0.036621541
import pandas as pd
corpus = pd.DataFrame([[1, 'A B C A D B A'], [2, 'B A B B C B A']], columns=['id',
'sequence'])
corpus 预期输出 A B C D
1 3 2 1 1
2 2 4 1 0 我有一个看起来像上面的数据帧。我需要计算每个字符的共现次数。
我有一个包含2列的数据帧,如下所示:
Index Year Country
0 2015 US
1 2015 US
2 2015 UK
3 2015 Indonesia
4 2015 US
5 2016 India
6 2016 India
7 2016 UK
我想创建一个新的数据帧,其中包含每年国家的最大计数。新的数据帧将包含3列,如下所示:
Index Year Countr
编写一个程序来读取文本并显示一个字母、两个字母等单词的数量。单词由字符分隔:'',‘’和'.‘。输入:一行文字,不超过1000个字符。输出:n行整数,表示相应长度的单词数,n是文本中最长单词的长度。
我想我对如何计算所有的单词有了一点概念,但是strlen对我来说还不熟悉,也不知道如何继续。任何帮助都将不胜感激,谢谢。
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
char a[1000];
short count[1000];
int wc = 0;
int
我尝试使用pandas dataframe来检索结果,以获得相同的结果
这是我的SQL查询:
SELECT strftime('%m', date_report) as month, count(*) as total_infector
from cases
where has_travel_history = 't' and age >= '50'
group by month
order by total_infector desc limit 2
使用pandas数据帧:
import pandas as pd
df = pd
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
这里是pandas和dataframes的新手!初始数据帧: A 1238 100
A 1238 90
A 3784 200
A 3784 500
B 1222 274
B 1222 400
C 2747 800
C 1384 100 我需要这样的输出:(C列是A列和B列的分组数据的最小值,B列是分组数据的顺序计数器): A 1 90
A 2 200
B 1 274
C 1 800
C 2 100 帮助!
我正试图用Matplotlib绘制一个烛台图表,并为REST调用获取数据。但是,由于调用使用了唯一的访问令牌,为此,我下载了一个示例数据并将其加载到csv中。到样例数据的样子。为了处理Python中的数据,我使用Pandas创建数据帧。下面是我的代码:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
fro
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
我不知道如何处理这个问题,因为我是熊猫的初学者。 我有这个数据框架: col1 col2
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6
6 c 7
7 c 8
8 c 9 我想把它变成一个数据帧或者像这样的矩阵: cola colb colc
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9 我应该如何在Python中实现这一点?
问题
我有一些代码,我需要为工作优化。给定两个数据集,我需要比较一个数据集中的每个元素和另一个数据集中的每个元素。数据集中的元素是字符串向量。如下所示:{"AB", "BB", "AB", "AA", "AB", ...},其中有3个可能的值:AB、BB和AA。例如,一个数据集应该是这样的:
AB AA BB BB AA AB
AB AA AA AA BB AB
AA AA AB BB BB BB
而另一个数据集可能是
BB AB AB AA AB AB
AA AA BB BB BB BB
注:向量长度在数据集中和
我有一个pandas数据帧,其中包含如下数据: levels char_1 char_2
a dog dog
a cat dog
b cow cat
b dog dog 我想对levels列执行group_by操作,并计算某个值在char_1列或char_2列中出现的总次数 生成的数据帧将如下所示: levels char count
a dog 3
a cat 1
b dog 2
b cow 1
b cat 1 我已经尝试过使用数据透视表,但是我
如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?
我采用了标准的单词计数Hadoop示例,使用用户定义的计数器对一系列输入文本文件中的所有唯一单词进行计数,在driver类中定义了一个枚举,如下所示:
public enum Operations { UNIQUE_WC }
我在Reducer中的代码如下:
public class WordCountReducer extends Reducer <Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key