下面有一个dataFrame,我试图根据某些条件更新一个单元格(比如sql,其中.)
例如,假设我有以下数据框架:
+-------+-------+
|datas |isExist|
+-------+-------+
| AA | x |
| BB | x |
| CC | O |
| CC | O |
| DD | O |
| AA | x |
| AA | x |
| AA | O |
| AA | O |
+-------+-------+
当和isExis
假设以下数据文件:
df = pd.DataFrame(
{'X': ['a', 'a', 'b', 'a', 'b'],
'Y': [2, 4, 8, 10, 5]})
它看起来是:
X Y
0 a 2
1 a 4
2 b 8
3 a 10
4 b 5
如何将每个组的第一个元素用X替换成相应的平均值?
预期产出:
X Y
0 a 5.33
1 a 4.00
2 b 6.50
3
因此,对于文档,fillna value参数可以是以下之一:
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a DataFrame). (values not in the dict/Series/DataFrame will not be f
我有一个包含库的应用程序(例如,"test.so"),我想将该.so的加载重定向到另一个由我修改的"test.so“,我尝试了所有使用Xposed的方法,如下所示: public class xposed implements IXposedHookLoadPackage {
public void handleLoadPackage(final LoadPackageParam lpparam) throws Throwable {
if (lpparam.packageName.equals("package")) {
我正在尝试创建一个包含给定DataFrame的所有不同值的表(之后在LaTex中打印它):
dfDiff = pd.DataFrame(columns=df2.columns)
for col in df2:
dfDiff[col]=(df2[col].unique())
我收到以下错误消息:
ValueError: Length of values does not match length of index
有没有更好的方法呢?
我的目标是转换数据格式。源和目标表单是这样的。而taget的日期列是索引。如何将源表转换为目标窗体?(我尝试了pd.DataFrame([sum(list(df.values()),[]),但它不起作用)
#Source form
#date is 2021-11-24
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [100, 200, 300]})
A B
10 100
20 200
30 300
#Target form (date is inde
我正在尝试使用dataframe中的现有列向dataframe中添加更多的列。然而,Scala是不可变的,因此很难进行迭代。因此,我想出了一个for循环来输出字符串(参见下面的示例代码,它存储了我可以使用的整个语句)。
val train_df = sqlContext.sql("select * from someTable")
/*for loop output is similar to the Str variable as below*/
var Str = ".withColumn(\"newCol1\",$\"col1\"
我有一只熊猫DataFrame,它看起来像这样:
molecule species
0 a dog
1 b horse
2 c []
3 d pig
4 e []
我希望使用python将[]值替换为NaN。我怎样才能做到这一点?
用于测试:
df = pd.DataFrame({
'molecule': ['a','b'
我有一个正在转换为数据帧的字典列表。当我尝试传递column参数时,输出值都是nan。
# This code does not result in desired output
l = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 4}]
pd.DataFrame(l, columns=['c', 'd'])
c d
0 NaN NaN
1 NaN NaN
# This code does result in desired output
l = [{
我正在编写一个Python脚本,它循环遍历N个.SDF填充,使用glob创建它们的列表,为每个文件执行一些计算,然后以pandas数据文件格式存储这些信息。假设我计算每个文件的4个不同属性,对于1000个填充,预期输出应该以5列1000行的数据文件格式汇总。以下是代码的示例: # make a list of all .sdf filles present in data folder:
dirlist = [os.path.basename(p) for p in glob.glob('data' + '/*.sdf')]
# create empty
我有一个类似这样的查询:
SELECT
*
FROM my_table
WHERE
columns_name = 'example text 9999-' -- note the double spaces before the number and dash at the end... don't know if it's actually important, but is the only outlier in format compared to other queries that work
在jupyter中,查询是从熊猫数据中动态
我在Pandas中有一个这样的数据帧: # https://www.datasciencemadesimple.com/reshape-long-wide-pandas-python-pivot-function/
import pandas as pd
import numpy as np
from platform import python_version
print(python_version()) #3.7.7
#Create a DataFrame
d = {'countries':['A','B','C'