假设我有这个数据框架A:
A = data.frame(first=c("a", "b","c", "d"), second=c(1, 2, 3, 4))
first second
1 a 1
2 b 2
3 c 3
4 d 4
我有一个数据框架B:
B = data.frame(first=c("x", "a", "c"), second=c(1, 4, 3))
first second
1
我有多个数据帧,例如:数据帧1
V1 V2
1 Charlie 30
2 Tom 50
3 Anna 20
数据帧2
V1 V2
1 Tom 30
2 Anna 10
3 Julia 60
如果第一列的值相同,如何将这些数据框迁移到相同的数据框中并添加第二列:
V1 V2
1 Charlie 30
2 Tom 80
3 Anna 30
4 Julia 60
我想执行窗口函数(具体而言是移动平均),但要在数据帧的所有列上执行。
我可以这样做
from pyspark.sql import SparkSession, functions as func
df = ...
df.select([func.avg(df[col]).over(windowSpec).alias(col) for col in df.columns])
但我担心这不是很有效率。有没有更好的方法呢?
类似于Kafka的日志压缩,有很多用例要求它只保留对给定键的最后更新,并使用结果(例如,用于连接数据)。
如何将其存档在火花结构化流中(最好使用PySpark)?
例如,假设我有一张桌子
key | time | value
----------------------------
A | 1 | foo
B | 2 | foobar
A | 2 | bar
A | 15 | foobeedoo
现在,我想将每个键的最后值保留为状态(使用水印),即访问数据帧。
key | time | value
在r数据帧上又遇到了一个问题。
#starting position
from <- c("A","B","A","C")
to <- c("D","F","D","F")
number <- c(3,4,6,7)
data.frame(from,to,number)
如何计算两个相同的"from- to“关系(从A到D)的个数?结果应该看起来像我的“结果”数据帧。
#result
from <- c("A","
数据表中有一列,它是逗号分隔的值的列表。
dt = data.table( a = c('a','b','c'), b = c('xx,yy,zz','mm,nn','qq,rr,ss,tt'))
> dt
a b
1: a xx,yy,zz
2: b mm,nn
3: c qq,rr,ss,tt
我想把它转换成一个很长的格式
a b
1: a xx
2: a yy
3: a zz
4: b mm
5: b nn
6: c qq
7: c r
正如你在下面看到的,我在我的数据框中有不同的‘ticker’,我想计算'lret‘列的标准偏差,但每个单独的ticker。目前,它将整个列作为一行进行计算。如何计算数据帧中每个报价器的标准差?任何帮助都将不胜感激。另外,请参见下面的函数,了解代码当前所做的工作。 数据帧输出 price date ticker lret std
0 104.000000 2016-07-01 A NaN 0.019456
1 104.878151 2016-07-05 A 0.008408 0.019456
2
我有一个熊猫数据帧,看起来像这样:
Country Sold
Japan 3432
Japan 4364
Korea 2231
India 1130
India 2342
USA 4333
USA 2356
USA 3423
我使用了下面的代码,并获得了"sold“列的总和
df1= df.groupby(df['Country'])
df2 = df1.sum()
我想问一下如何计算“售出”一栏总和的百分比。
我有一个数据帧,我想对它进行分组(或切片)。数据帧的形式为
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
f g 7
f g 0
我想首先对列A和列B上的数据帧进行分组,然后,将每个分组按某个值进一步划分为具有连续行的较小分组。例如,在按列A和列B对数据帧进行分组后,每当我在列C中遇到0时,我希望在第三级上优化分组。因此,分组的数据帧如下所示
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
我需要能够以15分钟的增量以不同的显示类型显示我的数据。我有两个查询给我带来了麻烦。一个按半小时显示数据,另一个按小时显示数据。唯一的问题是数据总数在不同的查询之间会发生变化。它不计算时间帧之间发生的数据,只计算时间帧内发生的数据。
例句:早上7点15分会发生5件事2个发生在7:30,4个在7:00
15分钟视图显示所有数据。半小时视图显示7:00 and和7:30 and的数据,但忽略7:15 and
小时显示仅显示上午7:00的数据
以下是我的问题:
$query="SELECT * FROM data WHERE startDate='$startDate' an
我想了解当HTTP /H.264编码的视频被封装到传输流容器(用于mpeg4 Live streaming等流媒体协议)时,I、B、P图像是如何打包和多路复用的。对于mpeg2编解码器视频,据我所知,每个PES在新的TS数据包中开始,但在单个PES中可以有I,B,P图片的重叠。
但是对于mpeg4视频,谁能解释一下I,B,P帧是如何被多路复用到PES的?它们能否在PES中重叠,这意味着单个TS数据包丢失可能会丢失多个I/B/P帧?我试图浏览RFC和其他一些文档中的有效负载结构,但无法清楚地理解。
我看到还有其他问题也有同样的问题,但我不明白这些问题的解决办法。
我的问题是,我使用dplyr包将数据框架按Year列分组,然后使用dplyr包的summarized函数将两个不同的列相加。现在,我尝试使用ggplot2包来绘制与当年相加的列之一,但是我一直在获取错误。
geom_path: Each group consist of only one observation.
Do you need to adjust the group aesthetic?
我制作情节的代码是
g <- ggplot(data, aes(Year, Fatalities)) + geom_line
因此,我正在做一个来自Datacamp的练习,它告诉您从两个文件中按地区汇总预期寿命。
包含列的life_fname:“国家”、“预期寿命”
来源:
包含列的regions_fname:'Country','Region‘
来源:
# Read life_fname into a DataFrame: life
life = pd.read_csv(life_fname, index_col='Country')
# Read regions_fname into a DataFrame: regions
regions = pd.read_csv(r