在R中工作时,我通常会创建一些中间数据帧,这些中间数据帧在代码执行过程中会被保存下来。这样,如果需要重新启动脚本或脚本崩溃,就可以避免重新计算中间数据帧。我的代码通常会有很多这些丑陋的if / ends检查,以查看中间数据框架是否已经存在。
data <- NULL
pathToData <- "work/data.rds"
if(file.exists(pathToData)) {
# load the previously calculated data
data <- readRDS(pathToData)
} else {
# c
我需要根据测试修改Pandas数据帧的一些值,而保持其他值不变。我还需要保持行的顺序不变。
我有一个可以工作的代码,基于对数据帧的行进行迭代。但它的速度慢得可怕。有没有更快的方法来完成这件事?
下面是这段非常慢的代码的两个示例
for index, row in df.iterrows():
if df.number[index].is_integer():
df.number[index] = int(df.number[index])
for index, row in df.iterrows():
if df.string[index] == "
我有一个原始数据帧,有4列(在本例中我们称它们为product_id、year_month、week、order_amount)和> 50,000行。有240个单独的product_id值,每个值在数据中的行为都不同,因此我想从基于单个product_id的原始数据帧创建单独的数据帧。我可以通过以下方式做到这一点: dict_of_productid = {k: v for k, v in df.groupby('product_id)} 这创建了一个字典,它的键是product_id,值是列: product_id、year_month、week、order_amount。字
我不是在下面的代码中显式地指定DataFrame列,而是尝试在其本身中提供一个传递数据帧名称的选项,但没有成功。
下面的代码给出了
"ValueError:尺寸数错误“错误。
我尝试过另外几个想法,但它们都会导致各种形式的错误。
除了这个问题之外,当参数作为显式DataFrame列传递,p作为单个列传递,q作为列列表传递时,代码按需要工作。是否有一种聪明(甚至任何)的方法来传递数据帧,以便将列隐式地分配给它?
def cdf(p, q=[], datafr=None):
if datafr!=None:
p = datafr[p]
for
我正在尝试在pandas dataframe中搜索关键字。目前我正在使用isin()方法来搜索整个数据帧,它工作正常,但在处理超过1 Gb的大数据集时需要花费大量时间。
我要解决的问题是:
假设我有一个数据集df:
Player_Name Country Type_of_sports
Messi Argentina Football
Ronaldo Portugal Football
Kohli India Cricket
Federer Switzerla
我正在使用下面的方法来找出55k行的熊猫数据帧的计数。这包含在站点列表(4000个站点)的for循环中。它需要许多分钟来完成4000个网站的循环,如果包括下面的线。 for i in g_sitelist:
x = len(dfreglist[(dfreglist['site'] == i) & (dfreglist['isactive'] == 1)]) 有没有其他更好的方法可以在一秒钟内完成循环。
我需要用std::vector编写一些简单的代码,但我有点困难。
我有一个char[]缓冲区,里面填满了来自另一个程序的回调数据。我需要将这些数据附加到一个向量的末尾-整个缓冲区。
std::vector<char> vector;
// data comes from another program
void callback(char buffer[], size_t size)
{
// copy buffer to the end of vector here
}
最后,假设向量包含来自缓冲区的连续数据。
有没有一种有效的方法来做到这一点,而不是用循环逐个
关于数据帧,我有一个简短的问题。假设我有一个输出数据帧:
City Color State
0 Dallas Red TX
1 Seattle Blue WA
2 Boston Purple MA
3 Concord Yellow NH
如何遍历dataframe的各行,以便获得此输出?
'Dallas', 'Red', 'TX'
'Seattle', 'Blue', 'WA'
'Boston', 'Pur
如何将一个数据帧附加到另一个数据帧,类似于SQL的union或R的rbind
假设我有数据帧A和B,定义如下。
A = DataFrame(x = [1, 2, 3], y = [4, 5, 6])
B = DataFrame(x = [4, 5, 6], y = [7, 8, 9])
处理这一问题的一种方法如下:
C = deepcopy(A)
for i = 1:size(B, 1)
push!(C, Array(B[i,:]))
end
虽然这很管用,但我觉得有点烦躁。有更好的或者更惯用的方法来做这件事吗?