: "d"} |
df_new_columns = pd.DataFrame(df['event_properties‘是一样的
浏览 8提问于2020-03-31得票数 0
在我的csv文件中，"ESTABLİSHMENT DATE"列由如下所示的斜杠分隔：01/22/2012。我正在将csv格式转换为JSON格式，这需要用熊猫来完成，但是"ESTABLİSHMENT DATE"列没有正确地转换为JSON。df = pd.read_csv(my_csv)
df.to_json("some_path", ori
浏览 5提问于2020-12-17得票数 2
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TLDR：我从一个dask包创建了一个dataframe。dask dataframe将每个观察(事件)作为一列对待。因此，我没有为每个事件设置行数据，而是为每个事件设置了一列。其目标是将列转换为行，就像熊猫可以使用df.T转换数据格式一样。
Details：我有。为了达到我的起点，下面是将json从磁盘读入dask.bag并将其转换为dask.dataframe
浏览 7提问于2016-08-04得票数 4
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这几乎是的复制，其中有人想要可靠地散列javascript对象；
使用RDF数据集规范化算法对数据进行规范化，然后将输出转储为规范化的NQuads格式。然后可以通过SHA-256或类似的算法对NQuads进行处理，以获得数据集内容的确定性散列。构建json</em
浏览 8提问于2014-07-11得票数 1
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我正在尝试从一个YAML文件中获取数据到一个熊猫DataFrame。所需的DataFrame将如下所示： doc reviews.reviewer reviews.stars1(如with open('data.yml') as f: data = pd.DataFrame(yaml.load(f)))将YAML数据提供给Pandas，但单元格总是包含嵌套的字典。这个solut
浏览 38提问于2019-01-19得票数 5
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我需要用脚本编写一个DataFrame到Azure事件中心。下面是我找到的一个解决方案，toJson在其中创建了一个名为“value”的列</em
浏览 8提问于2022-01-11得票数 0
我有一个pandas DataFrame，其中包含一个列和多个JSON数据项作为字典列表。我想规范化JSON列并复制非JSON列：df_actions = pd.DataFrame(columns=['id', 'actions']) 15 a 1
浏览 0提问于2018-04-05得票数 8
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Pandas中的非规范化数据帧
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在算法运行后，我得到了一系列归一化的预测值。我想对这些值进行反归一化，以便进行后期处理。为了标准化，我使用了MinMax缩放器。如何正确地对这些值进行反规范化？= pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns) 预测值的形式为数组： # predicted array of values [0.60834366], [
浏览 16提问于2021-07-14得票数 1
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我有一个包含两列的dataframe(df1)。信息列包含嵌套的json对象，需要将其转换为dataFrame，并将其与ID关联。']:信息列中的记录数将与ID相关联，该ID存在于原始数据格式(Df1)中。例如，对于第一行，由于信息列包含InstalledDrivers的两个记录，最终输出将有00100与2行相关联。我也尝
浏览 1提问于2020-04-12得票数 0
11回答
更改pandas中的列类型
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我希望将一个表示为列表列表的表转换为Pandas DataFrame。举一个非常简单的例子：df = pd.DataFrame(a)
将列转<em
浏览 5提问于2013-04-09得票数 1155
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规范列表/元组数据的多列
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我有一个包含多列元组数据的dataframe。我试图对每列的每一行元组中的数据进行规范化。这是一个列表的例子，但对于元组也应该是相同的概念-
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 10), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e',, &#x
浏览 0提问于2020-08-24得票数 1
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我有3个数字列，如下所示：df = pd.DataFrame()df['col2']=[7, 65, 150]我希望在将这三列转换为十六进制后创建一个新的列，以便将col1转换为5位十六进制，<
浏览 4提问于2018-09-11得票数 1
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我是新来五角大楼的。我对一个influx db进行了一个rest调用，得到了一个json响应。从这个响应中，我隔离了两个字段:列和值。例如：如何将其转换为具有列名的表，将值转换为“列”，并将相应的值转换为“值”？
浏览 0提问于2021-02-16得票数 0
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我有一个多列的org.apache.spark.sql.DataFrame。我希望使用lat_long_dist规范化或任何技术来缩放1列( MinMax )，将数据扩展到-1和1之间，并将数据类型保留为org.apache.spark.sql.DataFrame。scala> val df = sqlContext.csvFile("tenop.csv")
df: org.apache.spark.sql.DataF
浏览 2提问于2015-11-25得票数 10
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1回答
我想将调用的结果从API转换为数据帧。API调用的结果是嵌套字典，但我无法生成数据框架。response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload) '
浏览 1提问于2022-04-06得票数 0
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我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。我有一个数据帧，如下所示： Current Dataframe 以下是行的外观示例： Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标：(仅作为示例进行了简化)Code Example Table 但是，当尝试对整个dataframe应用规范化函数时，我得到'str‘对象没有'values’属性。
浏览 161提问于2021-08-20得票数 2
我也不能在我们的(oracle)端建立数据库之间的实时链接，因为防火墙挡住了我的路。在将数据从星型模式转换为准备报告的非规范化表的过程中，需要对数据进行转换。我正在考虑的是为SQL Server编写一个怪物查询(我大部分已经做过了)，它将反规范化并将SQL Server中的数据读出到一个平面文件中，使用sql server的等价物sqlplus作为计划任务，<em
浏览 0提问于2010-04-30得票数 3
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我希望将电子表格中的所有0数值转换为NA。下面的代码按照预期将数字列中的所有0值更改为NA，但是逻辑列中的假值也被更改为NA。dataframe <- na_if(dataframe, 0)
是否有一种方法不需要我将数据帧分成逻辑部分和数字部分，对数字数据将0转换为NAs，然后将其合并？谢谢!
浏览 7提问于2022-03-02得票数 2
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我们目前有一个存储用户信息的表。有些列保存用户ID、姓名等信息，但许多其他列(布尔值、整数和varchars等)保存每个用户的配置选项。随着时间的推移，这导致表的宽度变得相当大，我认为是时候将它迁移到新的东西上了，所以我想将所有的"option"-related列移到一个单独的数据结构中。根据我的经验，典型的做法是创建一个仅包含option_id和option_name的
浏览 11提问于2019-02-13得票数 4
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