我有以下问题。我有一个数据帧,它有各种类型的列(整型、浮点型、字符串等)-但是因为它们是使用.csv文件导入到python中的,所以所有列都显示为object数据类型。示例如下:
print df_centers
输出:
center name ID state activity type cost usage
Bay area recreational facility 10019 LA swimming $15 0.5%
Ith area recreational facility 10020 NY
背景
我有一个dataset,df,其中我想聚合多个列并创建一个新列。我需要乘Type、Span和Population列,并创建一个新的输出列
ID Status Type Span State Population
A Yes 2 70% Ga 10000
期望输出
ID Status Type Span State Population Output
A Yes 2 70% Ga 10
我正在查询一个使用Binary(20)列存储主键(UUID)值的表。为什么在WHERE子句中使用速记时,二进制数据被认为是falsey?
# This returns 0 records:
SELECT
*
FROM
my_table
WHERE
primary_uuid
当显式地声明WHERE约束时,不被认为是falsey:
# This query returns all rows in the table
SELECT
*
FROM
my_table
WHERE
primary_uuid IS NOT NULL
/* OR !primary
当我尝试将对象类型列转换为浮点型时,我得到的是ValueError: could not convert string to float: 'Y' import pandas as pd
import numpy as np
df_train = pd.read_csv('loan_prediction/train_u6lujuX_CVtuZ9i.csv')
df_train_y = df_train.iloc[:, 12].values
df_train_y.astype(float)
如果我有一个txt,它有一定的行数和列数(列数开头未知,列以制表符分隔),如何将数据导出到数据库中?我已经设法迭代了第一行以计算列数并相应地创建了一个表,但现在我需要遍历每一行并将数据插入到相应的列中。我该怎么做呢?
txt文件示例:
Name Size Population GDP
aa 2344 1234 12
bb 2121 3232 15
... ... .. ..
.. .. .. ..
表已创建:
CREATE TABLE random id INT, Name char(20), Size INT, Population INT, GDP INT
我有一个dataframe列,其中包含python标记列表。我需要创建一个字典来统计一个标签被使用了多少次。我是这样做的:
tags_use_count = {}
def count_tags(tag_list):
for tag in tag_list:
if tag in tags_use_count:
tags_use_count[tag] += 1
else:
tags_use_count[tag] = 1
q2019['Tags'].apply(count_tags)
我想在字符串变量中连接ID列中的值,并在SQL中使用带有in的变量作为under:
SET @ActID = CONCAT(CAST(5 AS CHAR),',',CAST(15 AS CHAR));
SELECT * FROM `accounts` WHERE `ID` IN (@ActID);
它返回ID =5的记录和ID = 15的忽略记录。