我已经创建了三个不同的pandas数据帧,方法是将Group by应用于三个不同的数据,列分别为A、B、C。 Resultdf=SessionDev.query(AppDetails).filter(text(" A in ('20170727L00319')")).all()
df1= Resultdf.groupby(["A", "B","C"]).size().reset_index(name='Count') df1 A | B
我有一个包含四个特征列和一个标签列的pandas数据帧。数据集有一些问题。有些行具有相同的特征值,但标记方式不同。我知道如何查找多个列的重复项 df[df.duplicated(keep=False)] 但是,如何找到标签冲突的重复特征? 例如,在数据帧中,如下所示 a b c label
0 1 1 2 y
1 1 1 2 x
2 1 1 2 x
3 2 2 2 z
4 2 2 2 z 我想输出以下内容 a b c label
我有一个数据集,其中有状态和城市,现在状态有多个城市,我想按状态对它们进行分组,并将输出转换为JSON
数据帧
City State
0 A foo
1 B bar
2 D foo
3 C moo
4 E foo
5 F bar
我是这样做的:
df = data[["City","State"]]
df.groupby("State")
但我得到以下信息
<pandas.core.groupby.generic.Da
我有一张桌子,看起来像这样。从CSV文件中读取,所以没有关卡,没有花哨的索引,等等。
ID date1 amount1 date2 amount2
x 15/1/2015 100 15/1/2016 80
我拥有的实际文件是date5和amount 5。我如何将其转换为:
ID date amount
x 15/1/2015 100
x 15/1/2016 80
如果我只有一个变量,我会使用pandas.melt(),但是有了两个变量,我真的不知道如何快速完成。
我可以手动导出到内存中的sqlite3数据库,
pandas drop_duplicates函数非常适合用来“唯一”一个数据帧。但是,要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False,而我希望删除列的子集上重复的所有行。这个是可能的吗?
A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A
例如,我想删除与列A和C匹配的行,因此应该删除第0行和第1行。
我有一个有NBA球员统计数据的pandas数据框,我想删除重复的球员行。有重复的,因为有些球员在2020-2021赛季在多支球队踢球,我想删除这些重复的东西。然而,对于这些在多个球队踢球的球员,还会有一个行,其中包含该球员在所有球队的组合统计数据和团队标签'TOT',这表示该球员在本赛季在两支或更多球队比赛的事实。当我删除重复的球员时,我希望与“TOT”团队的行保留下来,而所有其他重复的球员都消失了。我不确定如何指定要删除所有重复项,但将复制项保留在df‘’Team‘= 'TOT’的位置。
下面是我的数据帧的样子:
在本例中,我想删除球员'Jarrett All
我有一个数据集,其中包含几年来每天的美国国债曲线。行=日期,列=特定国债的期限(3个月、1年、10年等)
我有一段python代码,它每天循环运行并校准利率模型的参数。我在通过iterrows和我的循环计数器循环每一行时遇到了问题。我们的目标是逐行进行,将模型校准到该日曲线,将校准的参数存储在数据帧中,然后移动到下一行并重复。
def do_calibration_model1():
global i
for index, row in curves.iterrows():
day = np.array(row) #the subsequent er