是否有可能避免防火墙数据库中的冗余?
我有一个应用程序,用户可以添加第一个,第二个单词。有了一个按钮,你就可以得到这两个单词的随机单词。
Random rand = new Random();
int n = rand.nextInt(9);
Random rand1 = new Random();
int m = rand1.nextInt(8);
String first = sp.getItemAtPosition(n).toString();
String se
我有两个路径,每个路径包含许多文件,每个文件包含一天的数据。我需要从第一个路径读取文件,从与同一天对应的另一个路径读取另一个文件。在同一个python循环中,我希望读取每个路径中第一天的文件。这些文件在每个路径中具有相同的名称和顺序。我尝试在for循环中使用os.listdir(path)而不是with open (file) as file,因为我想使用pandas将文件读取为数据帧。然后使用pandas对每个文件进行数据聚合。
我有一个导出到CSV的pandas数据帧,其中存储了一个索引、用户名和一个特定于该用户的字符串。我想要一个函数来编辑用户的字符串,如果他们在数据库中已经存在,并创建一个用户。例如: ,User,String
0,Bob,Bob Is Cool
1,Joe,Joe Is Great 添加Joe和Joe is Smart将使其成为: ,User,String
0,Bob,Bob Is Cool
1,Joe,Joe Is Smart 添加Jeff和Jeff is Good将使其成为: ,User,String
0,Bob,Bob Is Cool
1,Joe,Joe Is Smart
2,Jeff,
我使用下面的Register类创建一个实例并将其保存到数组中。
// The register class
class Register {
private static $objects = array();
private function __construct() {}
private function __clone() {}
public static function Singleton($class) {
if (in_array($class, self::$objects)) {
return s
我试图确定Pandas列中是否有具有特定值的条目。我试着用if x in df['id']做这件事。我认为这是可行的,但当我给它一个我知道不在43 in df['id']列中的值时,它仍然返回True。当我只包含匹配缺少的id df[df['id'] == 43]的条目的数据帧子集时,很明显,其中没有条目。如何确定Pandas数据帧中的列是否包含特定值,以及为什么我的当前方法不能工作?(FYI,当我在这个中使用类似的问题时,我也遇到了同样的问题)。
具体来说,我想迭代两个数据文件,一个是大的,另一个是小的。
最后,我想比较一下某一列中的值。
我试着创建一个嵌套的for循环;外部循环遍历大型dataframe,内部循环迭代小的dataframe,但是我遇到了困难。
我正在寻找一种方法来识别我的大型数据文件中的"name“和"value”,它们与我的小dataframe匹配。
背景信息:我正在使用熊猫库。
大型数据帧:
小数据集:
Name Value
SF 12.84
TH -49.45
我正在处理SQL Server,希望在表上创建一个分区。我想让它基于另一个表中的外键。
table1 (
fk uniqueidentifier,
data
)
fk指向table2
table 2 (
partition element here
)
我想根据表2的数据对table1进行分区,即如果table2包含类别
我有3个熊猫数据框架与匹配的指数。一些操作以不同的方式(删除的行)裁剪数据帧,因此一个数据帧中的某些索引可能不存在于另一个数据帧中。
我想合并所有3个数据帧,这样它们都包含包含所有3个数据帧中存在的索引的行。这是如何实现的呢?
import pandas as pd
data = pd.DataFrame.from_dict({'a': [1,2,3,4], 'b': [3,4,5,6], 'c': [6,7,8,9]})
a = pd.DataFrame(data['a'])
b = pd.DataFrame(data[
我有两个不同的模板,我希望熊猫同时阅读,我的问题是,我的部分代码检查一个列和值到一个包含标准值列表的JSON文件中。感兴趣的列名为模板1的"Industry“和模板2的"Industry”。
with open('valid.json', 'r') as validvals:
valid = json.load(validvals)
#checking for industry, Industry EU, AccountType and System_Type__c Standard values
df1= df[['indus
我正在使用python 3.6。我的Python代码是从数据库中检索数据,处理数据并以csv格式保存结果。经过处理后,我得到了大约8000万行数据。
处理数据的一个字段是字典的值,该字段包含针对键的多个值;因此,在处理期间,字段的值以列表格式存储在数据帧列中。
我需要用相应的字典键替换这个值。因此,我编写了以下函数,用于将值转换为字典键:
def keysWithValue(aDict, target):
return sorted(key for key, value in aDict.items() if target == value)
我觉得如果我对这8000万条记录使用一个f
我有两个数据帧。 此格式中的第一个,让我们将其称为df Date Counterparty Amount
3/1 Bank A $100
3/1 Bank B $100
3/1 Bank C $100
...
3/30 Bank B $100
3/30 Bank C $150
3/30 Bank D $300
3/30 Bank E $250 第二种格式包含每家银行的评级信息。让我们称它为NRSRO Date Bank A Bank B Bank C Bank D B
我有一个更复杂的代码,但我只是创建了这个简单的例子来解释我需要做什么。 for i in np.arange(0,360):
r = 2*i
print(r)
d = {'r': [r]}
df = pd.DataFrame(data=d) 如何将r保存到数据帧df中,而不是打印r?我试图复制数据帧文档中的一个示例,但我不知道如何正确地将r的每个迭代添加到数据帧中。
我想知道是否有人能帮上忙。我在字典中存储了许多数据帧。我只想访问这些数据帧中的每一个,并计算我有10个字母的列中的值。在第一个数据帧中,有5bs和5AS。例如,我期望计数的输出是a =5和b=5。但是,对于每个数据帧,这个计数将是不同的,因此我希望将这些计数的输出存储到另一个字典或单独的变量中。 字典称为Dict,所有数据帧中的列名称为letters。我试图通过访问字典中的键来实现这一点,但无法使其正常工作。我尝试过的部分如下所示。 import pandas as pd for key in Dict: Count=pd.value_counts(key['letter
我正在尝试搜索熊猫数据框中是否存在特定的日期,然而,我看到一些奇怪的行为,特别是日期,如下所示。我是python和pandas的新手,所以如果有任何帮助,我将非常感激。
示例数据帧:
>>> hd.dtypes
Date datetime64[ns]
NAV float64
dtype: object
>>> hd.head()
Date NAV
2004-04-01 41.106
2004-04-02 41.439
2004-04