我得到了名为MultiTypes (int)的SQL和列。MultiyTypes列值是正则数字。我需要将这些数字分解成2种收藏品的功率,然后检查过滤值是否是这些收藏品中的一种。
如何正确构造我的WHERE语句?
示例:列具有值:
10 which is (8+2),
25 which is (16+8+1),
17 which is (16+1),
101 which is (64+32+4+1)
我想要构建查询
SELECT * FROM TABLE
WHERE @FilterValue -???-> MultiTypes
-?--意思是- @FilterValue是迭代值的“p
我有一个有几千行和几百列的大型数据文件。每一行都是一个日期,在每一列中我都有该日期的数据。我将举一个较小的例子:
DATE A B C
2012 73,5 27,2 19
2013 19,5 22,2 33
2014 33 40 19,56
对于给定日期的所有列,我希望获得百分位数的排序。因此,每一列都有百分位数值,而不是它的数字,其中95百分位数意味着值位于前5%。例如,2012年的A将获得最高的百分位数评级,但它只会在2014年的某个地方,我认为必须有一个简单的函数,如pandas.percentile,或pand
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嗨,
我试图计算C列(未命名: 2)和D列(未命名: 3)的差异,并将结果放在E栏中。我附上了Excel屏幕截图和熊猫阅读Excel屏幕截图。
这是我的代码:
import pandas
# load excel file
df1 = pandas.read_excel("Trial.xlsx")
# column C minus column D, and store result in column E
df1["total"] = df1["unnamed: 2"] - df1["unnamed: 3"]
pri
我有一个2列3000行的dataframe。
第一列在时间步骤中表示时间.例如,第一行是0,第二行是1,.,最后一行是2999。
第二列表示压力。当我们在行上迭代时,压力会发生变化,但会表现出重复的行为。因此,每隔几步,我们就会看到它的最小值( 375),然后再上升,然后在375,等等。
在Python中,我想要做的是迭代行并查看: 1)在什么时候,我们看到压力最小。
2)求出最小值之间的频率。
import numpy as np
import pandas as pd
import numpy.random as rnd
import scipy.linalg as lin
from ma
我有一个pandas数据帧,它由300万行和50列组成,所有列都包含整数(正数或负数)。我想创建一个名为'feature‘的新列,它从现有的50列中提取最大的负数。
例如,如果对于给定行,50列包含以下值
-25,-24,-23,...,-1,1,...,23,24,25
“feature”列应返回-1。
因为我的数据帧太大了,所以我尝试的解决方案花费的时间太长了。例如,我尝试过使用列表理解,但是因为我求助于iterrows(),所以它太慢了(itertuples()的性能并没有明显的提高):
import numpy as np
import pandas as pd
from tq
我有一个熊猫数据框,里面填了这个:
import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')
在iPython中,数据帧如下所示:
In [13]: test
Out[13]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
Data columns:
Open 729
给定A和B列:
A B
Small 3
Med 4
Med 1
Large 2
Small 1
假设我有数值X、Y和Z。我想创建一个新列,该列仅在列A的同一行中的条目是“小”时才输出列B和X的值的商。如果A列有"Med",我们除以Y,如果它有"Large",我们除以Z。它将继续逐行检查这一行。例如,在B列的第一行中,我们有'3',然后在A列的同一行中,我们有'Small',所以我们将输出3/X。因此,预期的列,让我们称之为C,将是:
C
3/X
4/Y
1/Y
2/
我有一个很大的数据集,但是,我确实有两列,一列用于权重,另一列用于权重单位,我确实想对权重列执行一些计算,但首先我想将它们全部转换为千克,因此有人可以帮助我如何检查单位列,如果我找到它的克数,我会将权重列值转换为千克:
下面是数据集的外观
import pandas as pd
# intialise data of lists.
data = {'Weghts':[2.00, 3.50, 2050.00, 4019.00],'weight_units':['Kilograms', 'kilograms', 'Gra
在过去的一段时间里,我一直在尝试解决以下问题。 我有一个从csv文件读取的数据帧,它有7列,行数可变,介于10到20之间。我想执行以下操作:将与unique_string1对应的行的列A、B、C、D除以4,并将这些值添加到unique_string2 2的A、B、C、D列。 Title Description A B C D
0 unique_string1 2 1 4 6
1 unique_string2 6 2 4 5
新的SQL,并试图找出这一个。我期望win %的比率,但得到0或空列
With previous as (select Venue, Row,
Count(case when place = 1 then 1 else null end) as firstx
Count(case when place = 2 then 1 else null end) as secondx
Count(case when place = 3 then 1 else null end) as thirdx
Count(case when place Between 1 and 15 then 1 else
Pandas read_fwf难以解释类似日期的字符串
我正在将数百个固定宽度的文件读入postgresql数据库,并使用pandas read_fwf代码对其进行解析。
我的绊脚石是试图从其中一行的最后十列中提取周期的结束日期。
可以在NOAA网站的中找到一个示例文件:
我的Python/pandas脚本中的关键代码片段:
import os
import time
import requests
import pandas as pd
import time
import datetime
from dateutil.parser import *
## Load adapters
im