如果数据类型是元组，如何过滤数据帧？
如果数据类型是元组，过滤数据帧的方法可以通过以下步骤实现：
- 首先，确定元组中的每个元素代表数据帧的哪个属性或字段。
- 根据需要过滤的条件，使用条件语句或循环遍历元组中的每个数据帧。
- 在遍历过程中，根据条件判断是否保留该数据帧。如果条件满足，则将该数据帧添加到一个新的元组或列表中。
- 最后，返回过滤后的元组或列表作为结果。
以下是一个示例代码，演示如何过滤数据帧：
def filter_data_frames(data_frames, condition):
filtered_frames = []
for frame in data_frames:
if condition(frame):
filtered_frames.append(frame)
return filtered_frames
# 示例数据帧元组
data_frames = [
(1, 'data1', 10),
(2, 'data2', 20),
(3, 'data3', 30),
(4, 'data4', 40)
]
# 过滤条件：保留第三个元素大于等于30的数据帧
condition = lambda frame: frame[2] >= 30
# 过滤数据帧
filtered_data_frames = filter_data_frames(data_frames, condition)
# 打印过滤后的数据帧
for frame in filtered_data_frames:
print(frame)在这个示例中，我们定义了一个filter_data_frames函数，它接受一个数据帧的元组和一个过滤条件作为参数。通过遍历元组中的每个数据帧，并根据条件判断是否保留该数据帧，最后返回过滤后的数据帧列表。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的数据帧结构和过滤条件进行适当的修改。
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相关·内容
我有一个这样的数据帧：
这个dataframe有几列。其中两个是float类型：price和change，而volme和amount是int类型。我使用方法df.values.tolist() change df列出并获取数据：
datatmp = df.values.tolist()
print(datatmp[0])
[20160108150023.0, 11.12, -0.01, 4268.0, 4746460.0, 2.0]
df中的int类型都会更改为float类型。我的问题是，为什么int类型会更改为float类型？如何获取我想要的int数据？
浏览 3提问于2016-01-17得票数 4
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我需要你的灯！我有一个由以下代码构建的数据帧：
import itertools as ite
import pandas as pd
items=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
data = [200,250,190,0,132,149,168,0,198,184,176,203]
result=[(combi,len(da),sum(da),min(da),max(da))
for nbCombi in range(5,10)
for combi,da in zip(ite.combinations(items
浏览 0提问于2017-09-30得票数 0
我尝试使用statsmodel中的线性混合效果模型。然后我收到一条错误消息：
Error interpreting categorical data: all items must be hashable
fc ~ group * session
^^
其中"fc“是我的数据帧中包含一维数组(1x2346)的列。数据帧如下所示：
subj group session fc
0 0 1 1 [0.2922897321426426, 0
浏览 3提问于2020-10-30得票数 0
如果我有一个只包含IP地址的宽数据帧(200m cols)，并且我想删除包含空值或格式不佳的IP地址的列，那么在Spark中执行此操作的最有效方法是什么？我的理解是Spark并行地执行基于行的处理，而不是基于列的处理。因此，如果我尝试在列上应用转换，将会有大量的混洗。首先转置数据帧，然后应用筛选器删除行，然后重新转置是利用spark并行性的好方法吗？
浏览 11提问于2019-10-31得票数 1
我试图将数据帧存储到hdf5文件中，但是当我输入命令时
subInfo.to_hdf('storage.h5', 'd1', mode = 'a', append = True, format =
'table')
我得到了错误消息：
Cannot serialize the column [pairs] because its data contents are [mixed]
object dtype
作为参考，在我所使用的数据框架中，列'pairs'只包含长度2元组。我该如何解决这个问题？
样本数据：
浏览 1提问于2018-07-22得票数 1
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3回答
如何从一组元组中过滤数据帧，以使配对是相同的？我需要一种更优雅的写作方式。我尽量不使用merge，因为它会降低效率。 所以我有一个名为tup_list：[('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202')的元组列表，假设每个元组中的第一个元素是A，第二个元素是B，我试图根据这个tup_list过滤我的数据帧，其中的配对需要相同。 原始数据帧： A B
118 35
118 40
35 202
118 1
35 35 根据tup_list过滤后，新的数据帧
浏览 28提问于2018-12-21得票数 4
我有一个数据帧，其结构如下： Coumn1 Coumn2
0 (0.00030271668219938874, 0.0002655923890415579... (0.0016430083196610212, 0.0014970217598602176,...
1 (0.00015607803652528673, 0.0001314736582571640... (0.0022136708721
浏览 73提问于2021-03-25得票数 1
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我希望使用熊猫或任何其他python自由主义来创建我的dataFrame对象的子集，使用分层索引，它可以根据列中的行数进行迭代。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv(address)
trajectory frame x y
1 1 447,956 2,219
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
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我有一个数据帧的字典d，其中键是名称，值是实际的数据帧。我有一个函数，可以对一些数据帧进行归一化，并输出带有标题的曲线图。该函数接受来自d.items()的元组(作为参数df)，因此第一(0)个元素是名称，下一个是数据帧。
我必须对函数中的数据框进行一些操作，我使用df[1]进行操作没有任何问题。但是，有一行是df[1] = df[1].round(2)，这会抛出错误'tuple' object does not support item assignment。我已经通过在此行之前打印出其类型write来验证df[1]是一个数据帧。为什么这个不起作用？它不是元组。
浏览 3提问于2020-04-27得票数 1
我正在用Apriori算法分析一些数据。这要求我将数据帧转换为元组数组，每个元组对应于数据帧的“行”。 In [1]: data
Out[1]:
c1 c2 c3 c4 c5
r1 a b c d None
r2 a b c None None 我已经尝试了下面的代码，但仍然有一些“无”。我想把它们去掉。 In [2]: data = [tuple(x) for x in data.values]
Out[2]:
[('a','b','c','d',
浏览 28提问于2019-03-30得票数 1
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我必须创建一个包含在两个不同数据帧中的数据的多索引数据帧。对于第二数据帧(日期)的每个索引，对于第一数据帧的每一行，如果第一数据帧的列date中的值等于第二数据帧的索引，则创建具有每个日期、每天发布的推文的数量和每行的特征的多索引数据帧。 这是第一个包含来自Twitter的数据的数据框： Date Full text Retweets Likes
333 2018-04-13 RT @Tesla... 2838 0
332 2018-04-13 @timkhiggins... 7722
浏览 8提问于2019-04-19得票数 0
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我有一个包含两列的数据帧: DateTime和x。
DateTime = [‘2005-10-02’,’2005-10-03’,’2005-10-04, ‘2005-10-15’,’2005-10-16’,’2006-11-04’, ’2006-11-05’, ’2006-11-06’, ’2010-01-21’, ’2010-01-22’, ’2010-01-23’, ’2010-01-25’]
x = [20,29,31,22,25,25,21,29,28,22,21,26]
我想创建一个新的数据帧，当第一次使用x >= 25时，只使用这些日期和x，然后选择下一个日期，以便两个日期
浏览 1提问于2021-02-09得票数 0
1回答
我尝试按列值过滤dataframe，但我一直将返回值作为空dataframe。 import pandas as pd
def get_count_RS(filepath,column1,word):
df = pd.read_csv(filepath)
sec = df[column1].str.count(word).sum()
print(sec)
first = df[df['RS_Tier'] == 'Mid']
print(first) 第一部分起作用了。我能够获得整数计数值作为输出(878.0)。 但是，当我第一次尝试使
浏览 17提问于2019-12-16得票数 1
1回答
假设我计算了熊猫数据帧中的行数。我使用以下代码来完成此操作：
df.shape
它给出了以下结果：(1700，12)
如何将1700值添加到现有的pandas数据帧中？我们将把与该值相关联的列称为D。
当前数据帧：
A B C
30 40 text
所需数据帧：
A B C D
30 40 text 1700
浏览 2提问于2018-04-18得票数 0
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我正在使用Yake (还有另一个关键字提取器)从数据帧中提取关键字。我只想提取二元和三元语法，但Yake只允许设置最大的ngram大小，而不是最小的大小。您将如何删除它们？ 示例df.head(0)： 文字：“是的，是的，”我含糊地说，“语言的转变现在还没有着落。” 关键词：'('oui'，0.04491197687864554)，('linguistic‘，0.09700399286574239)，('mumbled'，0.15831692877998726)’ 我想从关键字列中删除oui、mumbled和它们的分数。 谢谢您抽时间见我!
浏览 39提问于2021-06-30得票数 3
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我有以下数据帧： Date Country Type Consumption
01/01/2019 Fr IE 186
02/01/2019 Fr IE 131
01/01/2019 Fr SE 115
02/01/2019 Fr SE 141
03/01/2019 Fr SE 158
01/01/2019 Po DK 208
01/01/2019 Po IE 150
02/01/2019 Po IE 136
01/01/2019 Po SE 210
02
浏览 29提问于2019-12-18得票数 1
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我有一个数据框： NPI. hcps_code
1003000126 92300
1003000126 G0101
1003000126. H0002 它有27个其他功能和大约900万行，在列'hcps_code‘中有混合数据类型，其中一些是整数，一些是字符串，或者它们是组合的。 我需要根据匹配的数据帧过滤数据帧： A)拟合在92920到93799的范围内 B)匹配代码'H0002‘或’G0101‘ 到目前为止，我已经尝试过这样做： Surg_mammo_DA = super_clean_df.query('hcpcs_code
浏览 12提问于2019-05-02得票数 1
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您好，我有一个pd数据帧列表(共1377个)。我需要将每个数据帧分成行索引以a结尾和行索引以c结尾的两种情况。 我已经查看了其他堆栈溢出页面，其中建议这样做。 (df.iloc[all_dfs[0].index.str.endswith('a',na=False)]) 然而，这会转置我的数据帧，然后减少行数(在转置之前是列) 这是我的第一个dataframe中的一小部分，如果有帮助的话。 ?
浏览 18提问于2020-01-12得票数 2
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我在一个PySpark数据帧中得到了一个距离矩阵，我试图获取数据的上(或下)三角形，并在另一个数据帧中得到结果。
例如，我试图将其转换为：
1，2，3，4
2，1，2，3
3，2，1，2
4、3、2、1
这方面：
1，2，3，4
0，1，2，3
0，0，1，2
0，0，0，1
我研究过numpy，但从我所读到的来看，这会破坏火花的同时好处。
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
我有一个数据帧，我正在查看与每列相关联的数据类型。
当我运行时：
In [23]: df.dtype.descr
Out [24]: [(u'date', '<i8'), (u'open', '<f8'), (u'high', '<f8'), (u'low', '<f8'), (u'close', '<f8'), (u'volume', '<f8'), (u'
浏览 0提问于2017-09-21得票数 8
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我在一个循环中从一个大的数据帧中创建了子数据帧，并且我一直在尝试在循环中的那些子数据帧上创建一个列：
Partidas=data2['Partida'].unique()
Partida2=[w.replace(' ','_') for w in Partidas]
for i, j in zip(Partidas,Partida2):
globals()['%s' % j]=data2.loc[data2['Partida']==i]
for k in globals().items()
[&#
浏览 1提问于2018-06-01得票数 0
2回答
我在使用groupby条件的结果过滤数据帧时遇到了问题。我已经尝试在isin()中使用掩码，但它并不只返回配对的条件。 假设我有一个如下的数据集： Dest Origin DepDelay
0 TPA IAD 8.0
1 TPA IAD 19.0
2 BWI IND 8.0
4 BWI IND 34.0
5 JAX IND 25.0
6 LAS IND 67.0
8 MCI IND 2.0
10 MCO IND 6.0
浏览 24提问于2019-02-24得票数 1
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我正在尝试引入2个excel文件。我已经将它们转换为数据帧，并将两个文件中的dateCreated列更改为数据类型datetime。
现在我要取文件2的最后一行，在'dateCreated‘列中找到日期，然后将其与文件1中的'dateCreated’日期进行比较。然后，我要取文件2中最后一行日期之后的所有数据行(来自文件1)，并将它们粘贴到文件2中。
我已经尝试了几种方法，但我总是遇到关于数据类型的错误，或者我不能将数据帧中的序列与非序列进行比较。
这是经过几次迭代后我目前拥有的代码，它甚至还不够正确：
# Create Pandas Dataframes
df = pd.re
浏览 9提问于2021-02-25得票数 0
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我有一个巨大的数据文件，其中包含以下示例中的数据，并将*.csvfile加载到名为" data“的数据帧中
我想选择"CHR“列等于"1”的行，我的代码如下
selected_row = data.loc[data['CHR'] == '1']
selected_row的结果是正确的(在示例中选择了行16385 /3/6/7/10/13)，但是，并不是包含所有列等于"1“的行，我最终发现selected_row中包含了CHR=='1‘的行，直到前两行数据，16385行(以及后面的许多行)，CHR=='1’
浏览 24提问于2021-02-14得票数 1
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2回答
我在python代码中有下面这一行：
for tradeName, trade in data.iterrows():
...
"data“是以下形式的pandas数据帧：
timestamp open high low close volume
2000-01-03 00:00:00 1481.50 1481.50 1480.50 1480.50 4
2000-01-03 00:30:00 1480.25 1480.50 1479.75 1480.50 4
2000-01-03 01:00:00 1480.50
浏览 2提问于2016-06-08得票数 2
2回答
我有一个包含列的数据帧，相关的列是ID和name。我还有一个与ID:name配对的字典。我需要匹配ID并将名称输出到df' name‘列。我遇到的问题是，在数据帧中，某些ID每行有多个ID。如何分别遍历每个ID。
我的代码如下所示。如果只有一个ID，它就可以工作。如果有多个ID，我不知道如何让它工作。我猜它会被认为是一个子列表？
for id_col, name_col in dic1.iteritems():
df.loc[(df['ID Value'] == id_col), 'name'] = name_col
示例数据帧：
df_test
浏览 1提问于2014-09-10得票数 2
4回答
如何在多列上执行udfs -动态
、、、、
我有30列，比如DPF_1、DPF_2、DPF_3......DPF_30，我需要在这些列上应用数据帧。所有30列数据类型都是String。我的要求是将这30列中的所有"Na“值转换为"null”。
我尝试过在下面的代码，但它不是动态的。
def udf_A(x:StringType()):
if x == "Na": return "null"
else:return x
udf_B = udf(udf_A, StringType())
df.withColumn("DPF_1" udf_B("DPF_
浏览 4提问于2018-01-16得票数 2
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在使用to_flat_index()函数时，我观察到列名的一些奇怪行为。
从MultiIndex数据帧开始
a=[0,.25, .5, .75]
b=[1, 2, 3, 4]
c=[5, 6, 7, 8]
d=[1, 2, 3, 5]
df=pd.DataFrame(data={('a','a'):a, ('b', 'b'):b, ('c', 'c'):c, ('d', 'd'):d})
生成此数据帧
a b c d
a b c d
浏览 29提问于2020-03-04得票数 0
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1回答
我有一个数据帧，其中包含名为text的列中的文本，以及lang列中存储的文本所使用的相应语言。我要做的是创建一个辅助数据帧，其中只包含英语文本wrritten (在lang列中也包含值en )。dataframe还包含其他值，所以我不能直接复制它。这是我尝试过的：
english_only = df['lang'] == 'en'
df_2 = pd.DataFrame(df[english_only]['text'],columns = ['text','sentiment'])
当我运行代码时，我得到一个与原始
浏览 8提问于2020-05-28得票数 1
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1回答
我有多个数据帧，它们都使用相同的名称共享相同数量的列。出于某种原因，我想用字典来重命名所有这些列。 我知道如何使用pandas的重命名功能一次对一个数据帧执行此操作，例如： df = df.rename(columns={"1": "a", etc.}) 我想为数据帧列表(df_list)中的每个数据帧添加一个循环，但由于某些原因，它的行为并不像我期望的那样。 df_list = (df1, df2)
for i in df_list:
i = i.rename(columns={
'1':'a',
&
浏览 20提问于2019-05-27得票数 1
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2回答
给定一个数据帧 df1
# CustomerId Product csp
# adp141 Toaster 1
# adp141 Toaster 4
# 65782 Toaster 1
# 65782 Radio 2
# 74285 Radio 1
# 45984 Radio 1
# 55868 Toaster 1
# 55868 Radio 4
#
浏览 13提问于2020-06-16得票数 1
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我希望从数据框架(make_results中的df)获取索引，并确保只有索引是另外两个数据帧(X_train、X_test)中的列。
但目前正在收到错误：
TypeError:无法理解的类型：'numpy.ndarray‘
这适用于列表中的多个数据帧。
因此，对于这些数据帧：
我希望它们只有与这些索引相匹配的列：
# Remove variables with no relationship from the X_train and X_test data for each make
for X_train, X_test in zip([t[0] for t in makes
浏览 1提问于2019-04-16得票数 0
我有各种csv文件，我将它们作为DataFrame导入。问题是许多文件对缺失值使用不同的符号。一些人使用nan，其他人使用NaN、ND、None、missing等，或者只是将条目留空。有没有办法用np.nan替换所有这些值？换句话说，数据帧中的任何非数字值都变成了np.nan。谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2017-01-30得票数 11
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我将在R中生成一个大矩阵(数据帧)，其大小约为1300000*10000，约50 GB。我想以适当的格式存储这个矩阵，这样以后我就可以将数据输入到Python或其他程序代码中进行分析。当然，我不能一次性提供数据，所以我必须对矩阵进行子集，然后一点一点地提供给它们。但我不知道如何存储矩阵。我想了两种方法，但我认为都不合适：(1)纯文本(包括csv或excel表)，因为它很难子集(例如，如果我只想要一些列和行的数据) (2)数据库，我搜索了关于mysql和sqlite的信息，但似乎在sql数据库中列的数量是有限的(1024)。所以我只想知道是否有好的策略来存储数据，这样我就可以通过行/列索引或名称
浏览 2提问于2017-11-14得票数 0
1回答
在Pandas中，我们可以用生成一个相关矩阵。我的问题很简单:原始数据帧的列顺序是否保持不变？从我的测试来看，似乎是这样的，但我想确定一下。
我之所以问这个问题，是因为我使用的是Python 3.7.3，其中字典维护插入顺序。我不知道当前的问题是否与此相关，但如果熊猫在幕后使用字典，那么很可能是corr()在Python 3.6+中按预期排序，而不是在较低版本中。
浏览 24提问于2019-07-27得票数 2
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1回答
HDF5格式支持“分层”数据，这意味着数据元素和数组的一些“路径”。
但我看不出它是否支持“元组”，即不同大小的相关数据数组。
是吗？
浏览 1提问于2014-12-14得票数 0
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我从oracle数据库读取数据到panda dataframe，然后，有一些类型为'object‘的列，然后我将数据帧写入hive table，这些'object’类型被转换为'binary‘类型，谁知道如何解决这个问题？
浏览 2提问于2018-08-16得票数 0
我正在尝试LabelEncode数据帧的特定列。我已经将这些列名存储在一个列表(Cat_features)中。现在，我想使用For循环来迭代这个列表的元素(字符串)，并使用这些元素来访问dataframe的列。但上面写着
TypeError: argument must be a string or number
因为我正在访问列表的元素，它已经是一个字符串。所以我不明白为什么它会抛出这个错误。请帮助我理解为什么它不能工作，以及我可以做些什么来使它工作。
cat_features = [x for x in features if x not in features_to_scale]
fr
浏览 12提问于2020-07-29得票数 0
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1回答
我正在使用to_sql将pandas数据帧写入SQL server数据库。数据帧很小(1列，100行)。然而，我得到了一个错误：
cursor.executemany(statement, parameters)
MemoryError
该列的dataType为object (即string)。如果我将dataType转换为INT，则代码执行时不会出现错误。
为什么对象数据会导致内存不足错误?我如何修复它？
浏览 3提问于2020-09-19得票数 0
在我的笔记本上，我有3个数据帧。 我想根据Pclass和Age来计算平均年龄。我通过使用groupby函数实现了这一点。groupby函数的结果将覆盖NaN字段： avg = traindf_cln.groupby(["Pclass", "Sex"])["Age"].transform('mean')
traindf_cln["Age"].fillna(avg, inplace=True)
validationdf_cln["Age"].fillna(avg, inplace=True)
test
浏览 17提问于2020-09-10得票数 0
1回答
我是Python/PySpark的新手，目前在Databricks中使用它。我有以下列表
dummyJson= [
('{"name":"leo", "object" : ["191.168.192.96", "191.168.192.99"]}',),
('{"name":"anne", "object" : ["191.168.192.103", "191.168.192.107"]}',),
浏览 6提问于2019-11-15得票数 0
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我有一个风暴申请，在其中我有一个喷口和5个螺栓。拓扑工作得很好。但我在30分钟后给出了Too many tuple failures错误。在第一至第二螺栓中，由于某些分析条件，只处理了20%的数据。80%的数据被丢弃。我认为此错误是由于80%的数据被丢弃或其他原因造成的。我不知道原因是什么，也不知道如何解决。
浏览 2提问于2015-07-23得票数 0
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也许这是一个非常愚蠢的问题。我在我的应用程序中使用AVFoundation，我能够获得帧(32BGRA格式)。帧的宽度为1504，高度为1128，每行字节值为6016。当我从这个samplebuffer创建一个宽度像素数组时，这个数组的长度(array.count)是1696512，恰好等于宽度*高度。 我不明白的是为什么数组的长度是宽*高。它应该不是宽*高* 4。 这里我漏掉了什么？ 编辑- 1:代码 func BufferToArray(sampleBuffer: CMSampleBuffer) -> ([UInt8], Int, Int, Int) {
var rgbB
浏览 23提问于2020-04-03得票数 2
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1回答
我有一个具有不同类型数据(整数、对象、浮点数和字符串)的gps参数数据框架，如下所示：
ID time speed pdop longitude latitude
0 356363050613605 2017-02-20T17:04:40 210 3.051 8.81640 44.75045
1 356363050637620 2017-02-21T13:44:38 172 60.00 9.41286 45.48268
然后，通过使用地质位势软件包，我使用以下代码将纬度和经度坐标解析为地理位置
import geopy
from ge
浏览 4提问于2017-05-08得票数 2
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我有一个dataframe，我想在一个列中通过多个值对其进行过滤，我该如何实现呢？当我根据一个奇异值进行过滤时，我通常使用df_filtered = df[df['column'] == value]，但这对61个值是不起作用的，至少我已经尝试过了。谢谢。 MRN ... Result
0 13556832 ... 400.0
1 13556832 ... 400.0
2 13556832 ... 400.0
3 13556832 ... 392.0
4 13556832 ... 400.0 以下是数据帧的示例(大约有100k行，我需
浏览 25提问于2019-12-11得票数 1
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我有一个简单的数据帧，看起来像这样。我想要能够选择所有的行，其中LOC是纽约，子集这个数据帧，并标记为一个变量，我可以用来附加纽约的行，我已经创建的电子邮件使用win32的联系人。然后搬到波士顿，做同样的事情，等等。我不知道如何在不显式命名的情况下提取LOC行。我希望随着LOC值的变化，这是动态的。 Contact LOC ... Add_Move First Name
0 mike@osjloc1.com New York ... Add Joe
1 mike@osjloc1.com
浏览 10提问于2019-04-23得票数 0
我正在努力寻找一个很好的解决方案，一个电影过滤系统建立在java和mysql数据库。用户应该能够根据许多属性过滤他们希望看的电影，例如:导演、演员、长度、流派、年份……。总共有11个字段可用于过滤查询。
问题是这些字段中的一些可以(并且很可能会)留空。例如，也许用户只想根据某个流派、导演和长度来过滤数据。或者他们只想根据prodution studio进行过滤，而不关心其他过滤选项。
我已经建立了到服务器的连接，问题出在创建我将在statement.executeQuery(SQL_String)中使用的"SQL_String“。
假设我只想筛选一个字段。然后我就知道我可以写
Stri
浏览 41提问于2018-10-16得票数 1
我正在将CSV加载到pandas数据框中。数据框中的一列是“评论”，它包含文本字符串。我需要在数据帧的所有行中标识此列中的所有形容词，然后创建一个新列“形容词”，其中包含该评论中所有形容词的列表。
我已经尝试使用TextBlobs，并且能够使用发布的代码标记每个案例的词性。
import pandas as pd
from textblob import TextBlob
df=pd.read_csv('./data.csv')
def pos_tag(text):
try:
return TextBlob(text).tags
except
浏览 26提问于2019-07-11得票数 2
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假设我们有这样的数据帧：
avg_1 avg_2 avg_3 avg_4
132 123 23 214
DF DM RF RM
如何将其转换为R，以便输出为如下所示的新数据帧：
avg key
132 DF
123 DM
23 RF
214 RM
我尝试在tidyverse中使用pivot_longer，但问题是我还试图将列重命名为avg和key。有人能帮上忙吗？
浏览 0提问于2020-11-26得票数 1
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Dataframe列包含列表中的字符串值。需要对Dataframe进行转换，使行在“Final”列中具有唯一的列表 我有如下的数据帧， string1 string2 Final
1 [abc,ncx] [qwe, rty] [apple, mango]
2 [uio,pas,dfg] [zxc,vbg,dfv] [banana,grapes, apple]
3 [ncx,abc] [rty,qwe] [mango,apple]
4 [uio,pas,dfg]
浏览 22提问于2020-12-07得票数 1
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