数据帧比较
是指在计算机网络中，对传输的数据帧进行比较和验证的过程。数据帧是网络通信中的基本单位，它包含了数据的实际内容以及用于传输和验证的控制信息。
数据帧比较的目的是确保数据在传输过程中的完整性和准确性。在数据帧比较过程中，通常会进行以下几个方面的验证：
- 帧起始标志：检查数据帧的起始标志，通常是一组特定的比特模式，用于标识数据帧的开始。
- 帧长度：验证数据帧的长度是否与预期相符，以防止数据丢失或溢出。
- 帧校验序列（FCS）：使用校验算法（如循环冗余校验CRC）对数据帧进行校验，以检测传输过程中可能引入的错误。
- 目的地址和源地址：比较数据帧中的目的地址和源地址，以确保数据帧发送和接收的正确性。
数据帧比较在网络通信中起着重要的作用，它可以帮助检测和纠正传输过程中可能引入的错误，提高数据传输的可靠性和准确性。
在腾讯云中，可以使用云服务器（CVM）来进行数据帧比较相关的开发和部署工作。云服务器提供了高性能的计算资源和网络环境，可以满足数据帧比较的需求。此外，腾讯云还提供了云原生服务、云数据库、云存储等一系列产品，可以帮助开发者构建稳定、安全、高效的云计算解决方案。
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相关·内容
有没有办法检查全局环境中的数据帧是否相同？ 换句话说，假设我刚刚将几个(像几十个)文件作为数据帧导入到R中，其中一些文件有可能是同一文件的副本，该文件被赋予了不同的名称。有没有一种简单的方法来检查这是不是真的，如果是的话，哪些是相同的数据帧？我知道我可以使用以下命令检查给定的一对数据帧是否相同 identical (df1, df2) ...but有没有一种方法可以在不对每个可能的对执行此操作的情况下找到重复项？
浏览 10提问于2019-01-24得票数 3
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我正在处理每天使用文件下载的股票数据。该文件每天包含相同数量的列，但行数每天都会发生变化，这取决于进出列表的股票。我希望比较两个日期的文件，并找到之间的总数量列的差异。我想看看这两个文件之间的区别，哪些股票进入了列表，哪些股票退出了列表。
我尝试使用pandas数据帧并将其存储在hd5文件中。然后尝试数据帧的合并功能，找出两个文件之间的差异。我正在寻找一个非常优雅的解决方案，以便我可以比较数据帧并找到差异，就像我使用excel的索引和匹配(或vlookup)函数所做的那样。
浏览 3提问于2019-04-18得票数 0
2回答
我有一个数据帧列表，每个数据帧都有一个三维向量(3列)的行。我想计算每个数据帧(例如，第1行和第2行、第2行和第3行、第3行、第3行和第4行等)的每一对后续行的余弦相似性(lsa:: cosine )。我如何循环遍历列表中的每个数据帧，以计算后续行的余弦相似性，从而使每个数据帧的余弦值保持分离？
以下是一些可复制的容易伪造的数据：
df1 = data.frame(y1 = c(1,2,3,4,5), y2 = c(2,3,4,5,6), y3 = c(5,4,3,2,1))
df2 = data.frame(y1 = c(6,7,8,9,10), y2 = c(6,5,4,3,2), y3
浏览 3提问于2022-08-17得票数 2
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我一直试图筛选特定日期的数据框架，尽管数据帧中存在日期，但它不返回任何结果。
基于查询的数据帧数据
df[df['Date'] > '2017-03-20']
返回此结果
StaffID Date
90047 2017-03-20 19:00:00
90049 2017-03-20 19:00:00
90049 2017-03-27 19:00:00
虽然当我运行这个查询时
df[df['Date'] == '2017-03-20']
或
df.loc[df[
浏览 4提问于2017-09-27得票数 12
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假设我有数据帧A： A B C
lower 1 0 -5
upper 2 2 0 和数据帧B： A B C
sa 5 1 -2
sb 3 0 2
sc 1 -5 1 如何使用数据帧A作为数据帧B的条件，使df的单元格在df的upper和lower值内。理想的输出是这样的：(第一个单元格是解释性的) A B C
sa (5>=1)&(5<=2)=False True True
sb False True False
浏览 18提问于2021-01-04得票数 1
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验证pyspark中的无序架构
、、、、
我想知道验证两个数据帧的模式的有效方法是什么，其中模式中的字段顺序并不重要，我只希望数据帧中的每个字段名具有相同的类型。另外，模式可能是嵌套的，例如，StructField本身可能就是StructType。
浏览 0提问于2020-11-18得票数 0
我正在处理python中的一个自动化任务……我有大量的数据帧，我必须做得更好。当代码运行时，有没有什么方法可以避免导出空的数据帧。
浏览 23提问于2020-10-30得票数 0
我一直在尝试通过定位包含字符串negative的单元格来重新排序pandas中的数据帧，删除此行，并在数据帧中添加一个新列，以区分包含字符串negative的单元格之前的行，并将其称为'POSITIVE'，而在字符串之后的行，则称为'NEGATIVE'。 这是数据帧的最小示例： d = {'col1': [1, 2, 'negative', 4,5],
'col2': [6,7,None, 8,9],
'col3':[10,11,None,12,13] }
data = pd.DataFram
浏览 8提问于2020-09-22得票数 2
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我想把一个一行data.frame和另一个data.frame相匹配.one_row data.frame中的值肯定存在于其他数据帧中。我想使用函数()来获取它匹配的行的索引，但它不起作用。(见下面的代码)
x y
4 53
x y
13 69
97 122
4 53
33 154
idx= which(medoids==a, arr.ind=TRUE)
Ops.data.frame中的错误(medoid，a)：“==”只为相同大小的数据帧定义
但我希望:idx= 3
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
目前，我正在使用h2o.ai和SparkMLlib对机器学习库进行调查。我发现h2o.ai库比SparkMLlib支持更多的ML算法，而将Spark数据帧划分到训练和测试集似乎很困难(需要将spark数据帧转换为R/h2o数据帧，这也是一种耗时/资源消耗的方法)。
与基于R的实现( h2o.ai SparkMLib ，SparkR)相比，使用库还有哪些优点/缺点?，我正在将h2o.ai和SparkMLlib集中到基于R的实现(SparkR)中。因此，h2o (as.h2o)和SparkMLlib (as.DataFrame)的数据格式是不同的。
浏览 2提问于2016-12-09得票数 0
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我正在尝试根据日期字段过滤数据帧。
Date Value
201810 100
201811 150
201812 95
201901 125
201902 150
201903 200
201904 225
过滤是动态进行的。例如，第一个日期和结束日期不应该是“硬编码”。因此，我的方法如下：
month = pd.DataFrame(set(df['Date']),columns=['Date'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format=&
浏览 8提问于2020-06-03得票数 0
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假设我有两个熊猫数据框架，它们的相关列是：
刺激数据框架：
stimuli_id rank
0 23 0
1 27 1
2 62 2
3 88 2
4 99 1
而“stimuli_id”是唯一的索引，而“秩”是0,2范围内的整数。来自审判数据帧的相关列是：
stim1 stim2
0 23 27
1 27 62
2 62
浏览 4提问于2021-02-04得票数 1
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我有一个有多列的数据帧df。我想计算满足一定数量的不等式的值。对于两个给定的变量，我将使用：
res <- sum(df$column1 > x1 & df$column2 > x2)
但是，我希望它更灵活，采用可变数量的列名和关联值，如下所示：
columns <- c("column1", "column2", ..., "columnn")
values <- c(x1, x2, ..., xn)
res <- sum(df$column1 > x1 & df$column2 >
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
我已经捕获了一个使用的纯TCP攻击。它将捕获的帧长度显示为54字节。IP报头(20字节)+ TCP报头(20字节)+ Src MAC (6字节)+ Dst MAC (6字节)+帧类型(2字节)。我没有看到CRC (4字节)字段。我知道以太网的最小帧长是64字节(46 + 18)，最大帧长是1518字节。我为什么不在网络监视器上看到这个呢？以太网帧的数据字段的值为46-1500。IP数据是否以6个八位数的零填充以使总帧长度为46？
找到了答案:通过以太网发送的数据包的数据字段的最小长度为46辛特。如有必要，应填充数据字段(八进制为零)，以满足以太网最小帧大小。此填充不是IP数据包的一部分，也不包
浏览 2提问于2011-04-04得票数 5
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我的输入数据来自三个excel工作表，一些列(整型数据)数据被存储为文本。将excel工作表作为数据帧读取时，最佳做法是什么。当我尝试对所有三个数据帧执行pd.concat操作时遇到问题。在pd.concat过程中，我得到了比预期更多的行数。
我尝试了使用astype()将其转换为int，并使用df.columns = df.columns.str.strip()删除了空格
让我知道解决这个问题的最佳实践。
浏览 17提问于2019-10-31得票数 0
我尝试获取名为df1的数据帧中1,3的值，并将其与另一个字符串进行比较；如果两个值相同，则将该数据帧写入csv文件。df1.iat1,3，即var c的原始值是"Alayamon“。但它仍然将数据帧写入csv，即使我故意将字符串更改为"Alayaon“以检查它是否正常工作。我想让代码打印“正在等待...”如果值不相同，则继续尝试读取数据帧，直到到达df1.iat1,3处具有正确值的数据帧。我应该如何修改代码，使其仅在两个变量完全相似时才写入数据帧，有什么建议吗？
df1 = pd.read_csv(io.StringIO(dfs[4].to_csv(index=False)),
浏览 10提问于2021-03-04得票数 0
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我想对基于S/N和Metric列的数据帧进行比较，以查找与df2中的最新值相比发生更改的值： df1
# S/N Age Metric
# 0 001 2.59 1.01
# 1 002 3.57 2.42
# 2 003 3.99 3.12
df2
# S/N Age Metric
# 0 001 2.46 4.29
# 1 001 2.50 2.46
# 2 001 2.54 2.47
# 3 002 1.78 1.24
# 4 002 1.82 2.42
# 5 003 3.
浏览 15提问于2020-09-23得票数 0
2回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有两列(例如x和y)。我需要比较两个数据帧，看看x或y中是否有任何值，或者x和y在两个数据帧中是否都相似。
浏览 3提问于2012-06-11得票数 8
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由于某些原因，当我试图从这个有288个条目的列表创建一个数据帧(称之为system_mean)时，数据帧形状是(1,288)，但是当我从一个有3个条目的虚拟列表创建一个数据帧时，数据帧形状是(3,1)。我尝试将system_mean数据帧添加到另一个形状为(288,15)的数据帧中，因此它必须是相同的形状。
import pd
L = ['Thanks You', 'Its fine no problem', 'Are you sure']
df3 = pd.DataFrame(L)
system_mean = [Final_Price.me
浏览 8提问于2017-08-25得票数 0
我正在尝试检测1列15行数据帧的单个单元格中的Nonetype，如下所示： if str(row.iloc[13][:]) is None:
print("YES") 但这会导致错误: TypeError：'NoneType‘对象不可订阅
浏览 16提问于2020-04-06得票数 1
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很抱歉，如果这已经得到了回答，但我发现很难得到答案，我的R问题！
我的问题是如何以一种有用的方式存储多个anovas的结果。
我正在使用'aov‘对数据帧的子集执行anovas，一次比较两个数据帧，使用以下功能：
doAnova = function(first, second) {
aov(number ~ factor1+factor2, data=rbind(first, second))
}
这是用来比较每一个子集与一个“基本”案例，以检查显着性差异。为了在多个数据集上执行此操作，我在一个循环中使用它：
for (name in names) {
result
浏览 1提问于2012-03-08得票数 0
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我将一组数据帧存储在一个列表中。我的目标是格式化列表中的每个数据帧，以便将特定列中的值转换为列名。由于我希望对列表中的每个数据帧进行转换，所以我尝试在列表中的所有元素上应用tidyverse中的tidyverse函数。但是，我收到以下错误：
the condition has length > 1 and only the first element will be usedError: `var` must evaluate to a single number or a column name, not a double vector
下面是我从借来的一个简化讨论的示例：
创建虚拟
浏览 2提问于2018-02-07得票数 1
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我正在学习Python和Pandas，并试图找出最有效的方法来比较两个数据帧上的多个选定列，以找到匹配的列。例如，如果我有以下两个数据帧： Frame 1
A B C D E F
001 10 0 0 10 0 10
Frame 2
A B C D E F
200 10 0 10 0 10 0
201 0 10 10 0 0 10
202 0 10 0 0 0 0
2
浏览 11提问于2019-09-15得票数 2
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我有一个包含频率、信噪比和时间标签的数据帧。我的机器有一个问题，有时频率会返回，而不是向前推进，我已经按照时间对数据帧进行了排序，但现在我想迭代行，删除频率低于前一行的行。
下面是我的数据框架的一部分(整个数据帧大约有3700行)：
freq snr time_tag
128 395.400902 115.737681 652492975
118 395.385596 115.709449 652492976
134 395.415043 115.858103 652492978
137 395.427460 115.8050
浏览 2提问于2021-11-01得票数 0
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我有一个场景，我希望在两个数据帧之间找到不匹配的行。这两个数据帧都有大约30列和一个唯一标识每条记录/行的id列。因此，我想检查df1中的行是否与df2中的行不同。df1是更新后的数据帧，df2是以前的版本。 我尝试了一种方法pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)，但它只是将两个数据帧结合在一起。有办法做到这一点吗。如果能帮上忙我会很感激的。 这两个dfs的示例数据如下所示。 id user_id type status 总共有39列，其中可能包含NULL值。 谢谢。 P.S. df2将始终是df1的子集。
浏览 11提问于2020-09-28得票数 1
1回答
我尝试在数据帧中使用apply，以避免for循环。代码循环遍历数据帧上的行，并检查单元格是否等于其相邻单元格，但不等于zero.The。sum作为新单元格返回：
for(i in 1:100){
same = 0
for(j in 1:9){
if(df[i,j]==df[i,j+1] && df[i,j]!=0)
same = same + 1
}
df[i,11] = same
}
我必须如何对待这个问题？
浏览 0提问于2016-03-28得票数 0
如何对python数据帧进行单元测试？ 我有一些函数，它们的输入和输出都是数据帧。几乎我拥有的每个函数都是这样做的。现在，如果我想对此进行单元测试，最好的方法是什么？为每个函数创建一个新的数据帧(填充了值)似乎有点困难？ 有什么资料可以推荐给我吗？你应该为这些函数编写单元测试吗？
浏览 96提问于2017-01-25得票数 67
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df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]}) 产生 a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6 给出一个字典 d = {'a': 2, 'b': 5} 我如何提取数据帧中的数据行，其中dict的键值与所有列值都匹配--所以在本例中 a b
1 2 5
浏览 21提问于2019-01-29得票数 6
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我需要一种快速的方法(最好是使用索引操作)来实现这一点。请参阅下面的第一个数据帧。 ID trn_amt month_of_trn gap
0 A 100 0 0.0
1 A 140 3 3.0
2 A 210 9 6.0
3 A 320 10 1.0
4 A 580 13 3.0
5 B 101 0 0.0
6 B 120
浏览 14提问于2019-06-06得票数 0
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2回答
我有两个类似下面的df1和df2示例的数据帧。我想要比较数据帧之间的值，并返回数据帧在列中具有不同值的列。因此，在下面的示例中，它将返回B列。
df1
A B C
1 2 3
1 1 1
df2
A B C
1 1 3
1 1 1
浏览 5提问于2018-10-03得票数 0
我有一个系列：
350 0
254 1
490 0
688 0
393 1
30 1
和一个数据帧：
0 outcome
0 350 1
1 254 1
2 490 0
3 688 0
4 393 0
5 30 1
下面的代码用于计算数据帧中Series和outcome列之间的总匹配数。除了下面的方法之外，还有其他更好的方法吗？
i=0
match=0
for pred in results['outcome']:
if test
浏览 18提问于2017-12-25得票数 4
1回答
例如，在数据帧每日"AAPL，MSFT，TSLA，AMZN“和每周列表"OAG，EXCA，AAPL，HRT，TSLA”中
如何比较两个数据帧并在两个列表中都找到自动收报机时打印出来？
dailyList = []
weeklyList = []
for ticker in tickers:
dailyList.append(ticker)
weeklyList.append(ticker) # append with some data like "AAPL"
compare(dailyList,weeklyList)
print(matchingTic
浏览 1提问于2019-08-18得票数 0
我有一个数据帧列表，其中一些数据帧具有NaN值。到目前为止，我可以使用这个NaN来识别单个数据帧的值。
如何找到数据帧具有NaN值的列表的索引。
dffs样本列表，
[
var1 var1
14.171250 13.593813
13.578317 13.595329
10.301850 13.580139
9.930217 NaN
6.192517 13.561943
NaN 13.565149
6.197983 13.572509,
var1 var2
2.456183
浏览 2提问于2017-07-25得票数 4
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我想按列名'duration‘过滤，然后显示大于200的值。这只是数据集的一小部分。我有一个非常庞大的数据集。我可以使用dfdf.duration > 200。但是，这在整个数据帧上运行。有没有什么方法可以专门针对列持续时间，然后过滤数据，只显示列持续时间，而不引入新的数据帧。另外，一些关于在大型数据集(工作环境)中优化相同内容的解释也会有所帮助。 import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390,100],
"duration": [50, 40, 45,300]
}
df
浏览 24提问于2021-04-17得票数 0
我在python中有一个数据帧df1，如下所示： Type Category
a 1
b 2
c 3
d 4 预期输出： Type
a/1
b/2
c/3
d/4 实际的数据帧比这个大得多，因此我不能为新的数据帧键入每个单元格。 如何提取列并输出到另一个以'/‘分隔的数据帧？也许可以使用一些for循环？
浏览 39提问于2020-07-02得票数 0
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df1 = df1[df1['TIME STAMP'].between('2021-01-27 00:00:00', '2021-10-10 23:59:59')] 上面的代码是从两个特定的日期中选择一个数据帧，它工作得很好。 我想选择from date和to date (无穷大/数据帧的最后日期)，或者选择只选择from date的任何选项。
浏览 30提问于2021-11-22得票数 2
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我有10000个这样的数据帧：
📷
每个数据帧对应于不同的纸牌游戏(以及表中不同的数字)，我想把这些数据帧放在一起进行比较。例如，我想比较这些数据帧的热图。在Python中有这样做的吗？是否有任何工具集，以便我可以在一个图表或类似的东西中比较所有的工具？因为我想在所有这10000个数据帧中看到一个趋势。
浏览 0提问于2021-03-11得票数 2
对于给定的数据帧，我需要对数据进行分组(通过groupby)，并对分组的数据执行操作(例如: grouped_data - 100)。在此之后，我需要用我刚刚计算的新值替换数据帧中的旧值。
我尝试将获得的值分配给分组的数据框，但似乎不起作用。
分组数据帧
altitude_feet Column_irrelevant_A Column_irrelevant_B
1889.155095 NaN NaN
1889.155095 NaN
浏览 0提问于2019-10-22得票数 0
1回答
我有一个这样的数据帧：
date IP date_2 IP_2
2020-02-17 81.195.104.48 2020-02-24 219.85.238.142
2020-02-17 83.71.247.175 2020-02-24 187.134.23.124
2020-02-17 83.71.247.175 Nat NaN
当比较IP和IP_2的值时，我试图得到重复的值。IP的行数比IP_
浏览 12提问于2020-02-24得票数 0
2回答
我有两个数据帧。 Df1 Id | Name | Remarks
---------------------
1 | A | Not bad
1 | B | Good
2 | C | Very bad Df2 Id | Name | Place |Job
-----------------------
1 | A | Can | IT
2 |C | Cbe | CS
4 |L | anc | ME
5 | A | cne | IE 输出 Id | Name | Remarks |Results
----------
浏览 17提问于2021-02-09得票数 2
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从pandas数据帧中，我需要根据应用于数据帧的两列的条件删除特定的行。 数据帧是 0 1 2 3
0 -0.225730 -1.376075 0.187749 0.763307
1 0.031392 0.752496 -1.504769 -1.247581
2 -0.442992 -0.323782 -0.710859 -0.502574
3 -0.948055 -0.224910 -1.337001 3.328741
4 1.879985 -0.968238 1.229118 -1.044477
5 0.
浏览 13提问于2019-05-08得票数 1
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1回答
我有一个将近4 4GB的大型数据集(文本文件)，我想使用pandas数据帧来处理这个数据集。我可以读入文件，但需要几分钟才能读入所有数据。 因此，我想使用Cython库来利用C语言的速度。 我很难知道如何使用Cython将文本文件读入到pandas数据帧中。 任何指导都会很有帮助。
浏览 23提问于2020-11-29得票数 1
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我正在使用SparkR来处理一些在其技术堆栈中包含R和spark的项目。
我必须使用从验证函数返回的布尔值创建新列。我可以使用spark数据帧和一个表达式轻松地完成这项工作：
sdf1$result <- sdf1$value == sdf2$value
问题是当我必须比较两个不同长度的数据帧时。
使用函数操作sdf1和sdf2数据帧并将值赋给sdf1的新列的最佳方式是什么？假设我想生成一个长度介于sdf1和sdf2之间的列。
浏览 3提问于2017-05-18得票数 0
我有两个数据帧，df1和df2，每个数据帧具有相同的索引和不同的值，格式如下：
Value
Date
01-01 60
01-02 70
01-03 -80
我需要比较两个数据帧where中df1 < df2的值，并且只获得那些与它们在第三个数据帧df_new中各自的索引进行比较的值。
浏览 7提问于2018-02-10得票数 0
1回答
好的，我有两个数据帧 数据帧a name LAT LONG
0 AAA XX.XX XX.XX
1 BBB XX.XX XX.XX
2 CCC XX.XX XX.XX
3 DDD XX.XX XX.XX 数据帧b name LAT LONG
0 EEE XX.XX XX.XX
1 FFF XX.XX XX.XX
2 GGG XX.XX XX.XX
3 HHH XX.XX XX.XX 现在我想创建一个新的数据帧，其中包含数据帧a中的所有点，其中点与数据帧a之间的距离小于数据帧b中的点的X米。 我使用嵌套的for循环来实
浏览 13提问于2021-10-22得票数 0
通过比较数据帧列值和另一个列表，从数据帧提取索引值时，我遇到了问题。
list=[a,b,c,d]
data frame
by comparing list with column X
X Y Z
0 a r t
1 e t y
2 c f h
3 d r t
4 b g q
this should return the index values like
X
0 a
4 b
2 c
3 d
I tried this method
z=dataframe.loc[(dataframe['X'] == list)]
浏览 20提问于2017-07-05得票数 2
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1回答
我有一个数据帧，看起来像附件中的图片。
我想写一个函数来返回每一行的最后一个条目：30.35, 76.06, 1.53
我可以对每一行执行此操作，但不能对整个数据帧执行此操作：
DataFrame.loc[DataFrame[[('Price', 'A')]].last_valid_index()][[('Price', 'A')]][0]
另外，我想计算每列最后两个条目的差值，以及每列最后两个条目的平均值。数据帧的不均匀简直要了我的命。另外，我是python的新手。
Price
安全A B C日期
2016.12/
浏览 2提问于2017-05-24得票数 0
我正在尝试使用append将新的数据帧保存到数据源。问题是数据帧中已经有一些行在数据源中是重复的。 df.write \
.format('bigquery') \
.option('table', 'datasource') \
.mode("append") \
.save() 我怎样才能做到不重复呢？ 谢谢,
浏览 16提问于2021-08-11得票数 0
1回答
我有两个数据帧preds和assets_to_remove。 下面是dataframe preds的外观： asset_id asset_name
294771 493646671302244 queue_bar
294770 503848157271852 refactor_target
294769 786314528522899 submission_tray
294768 206472013793428 state_subscriber
294767 510707746509671 for
浏览 23提问于2021-07-07得票数 1
回答已采纳
对于每个程序，有多少人的编程技能知识低于4？为每个现有程序报告一行。
df1['ProgSkills'<4].groupby(by=df1['Program']).count()
错误消息：
TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'
数据帧：
浏览 14提问于2021-02-17得票数 0
回答已采纳
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