我有dataframe (dataframexml),它有3个cols-名称、路径和URL以及URL上的多个rows.Based,我在R中解析XML并使用getdataframe() function.So创建一个基于URL数量的数据Name,将生成许多数据文件。(所有数据格式都有相同的列)
现在,我需要向每个dataframe添加一个新列,它将在所有行中都有dataframe名称,并将一个dataframe动态地附加到另一个dataframe上,创建主dataframe。这部分是我被困的地方。寻求一些指导。
代码:
for (i in 1:nrow(dataframexml)){
data
大家好,我有一个函数,它从一个DataFrame中获取行值,将它们转换成一个列表,然后从中生成一个数据帧。
//Gets the row content from the "content column"
val dfList = df.select("content").rdd.map(r => r(0).toString).collect.toList
val dataSet = sparkSession.createDataset(dfList)
//Makes a new DataFrame
sparkSession.
我对R非常陌生,我正在尝试根据另一个数据帧来重命名一个数据框的列。
基本上,我的数据看起来像这样
DataFrame1
A B C D
1 2 3 4
我还有另一张表,看起来像这样‘DataFrame2
Col1 Col2
A E
B Q
C R
D Z
我想根据这个表重命名我的第一个数据框的列,这样它就会显示出来:
E Q R Z
1 2 3 4
我正在尝试使用plyr库进行循环。这是我尝试过的命令:
library(plyr)
for (i in names(DataF
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp
我想把一个PDF的所有表放到一个DataFrame中,而这些表有相同的列。
ka1 = camelot.read_pdf(r"example.pdf",'all')
for i,table in enumerate(ka1):
v = table.df
w = pd.concat(v)
print(w)
请考虑以下DataFrame df:
timestamp id condition
1234 A
2323 B
3843 B
1234 C
8574 A
9483 A
根据列条件中包含的条件,我必须在此数据框中定义一个新列,该列计算该条件中有多少个in。但是,请注意,由于DataFrame是按时间戳列排序的,因此可能有多个条目具有相同的id,因此简单的.
我想将从一行转到列,其中行数是动态的。然后,transposed还必须具有动态列数。
我成功地使用了iterrow()和concat()方法,但是我想优化我的代码。
请查找我的当前代码:
import pandas as pd
expected_results_transposed = pd.DataFrame()
for i, r in expected_results.iterrows():
t = pd.Series([r.get('B')], name=r.get('A'))
expected_results_transposed = p
我想在dataframe中遍历列,对于每一列,如果NAs的数量大于所有条目的50%,我想从dataframe中删除该列。到目前为止,我有这样的事情,但它不起作用:
for (i in names(df_r)) {
if (sum(is.na(df_r[,i]))/length(df_r) > 0.5) {
df_r <- df_r[, -i]
}
}
我更像个蟒蛇,我正在学习R,所以我可能会在这里混合语法。
df= pd.DataFrame({'days': [0,31,45,35,19,70,80 ]})
df['range'] = pd.cut(df.days, [0,30,60])
df
这里复制了as代码,其中pd.cut用于将数值列转换为分类列。pd.cut通常根据传递给[0,30,60]的列表来给出类别。在这一行的0、5和6中,被归类为Nan,它超出了[0,30,60]。我想要的是0 should categorized as <0 & 70 should categorized as >60和类似的80 should cat
我有一个两个pd DataFrames,我想通过检查另一个dataFrame的同一行中是否存在多个列的值来过滤其中一个。
示例DataFrame1:
CHROM POS ALT Col4
r1 X 22 A 4
r2 1 43 T 6
r3 3 100 C 7
r4 15 22 A 13
DataFrame 2:
ALT chrom Col3 Col4 start
r1 A X 25 26 22
r2 A 1 18 19 2
我有一个长度为4000的Dataframe1,还有一个长度为600的列表。
我希望将该列表与Dataframe1中的列进行比较,如果它们具有相同的值,则将Dataframe1的行移至Dataframe2,如果不同,则将其移至Dataframe3
这是我的代码,但它需要永远运行,谁能推荐一个更快的解决方案。
for i in range(len(Dataframe1)):
for j in range(len(list)):
if Dataframe1['Column'][i] == list[j]:
Datafram2 =
我有一个数据文件,我想从中获取某些值,以便输入一个新的字典。我想从dataframe中重命名一些列,并在字典中使它们成为键。如何从零开始构建动态字典,将数据中的列值作为值输入字典?
df输入列包括"AwardNumber“,它将是字典中的"noticeNumber”和“学院”等。
AwardAmount AwardNumber College Department Name Email
None 3R01GM110382-03S1 College of Arts and Sciences Ch
我想在我的星火DataFrame上动态地应用. list中的列名。
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import BooleanType
def get_dtype(dataframe,colname):
return [dtype for name, dtype in dataframe.dtypes if name == colname][0]
def get_matches(dataframe):
return [x for x in dataframe.columns if ge