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我正在尝试填充这个DataFrame (df1) (我可以从NaN或零值开始)：Name4 Nan Nan Nan Nan Nan Nan Nan
根据此DataFrame<
浏览 15提问于2021-05-27得票数 2
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我有一个dataframe，其中很少有日期列的日期值丢失，而所有其他数据值都存在。我必须填充日期值。日期值必须在这两个值之间。例如，填写1988年12月13日至2012年1月20日之间缺少的日期。
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
我的dataframe看起来像：我尝试添加一个新列，并为每一行填充列号的值(间隔+ 3)。例如，如果是intervals = 3，我希望得到DF[,3+3]的值DF$new_col <- DF[,DF$intervals[]+3]
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
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我不想使用groupby来使用组值。如果有人能帮助我用以下方式转换数据的查询，我将不胜感激：df1:
------------G 11P 06我需要新的数据帧，例如：---------------------
12 11 10
浏览 0提问于2018-07-02得票数 3
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我有一个dataframe，其中两个列为“city”和“zip_code”：'Washington'], 'zip_code': ['12345','67891','23457'
浏览 4提问于2016-10-28得票数 1
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关于在我的简单网页表单中防止重复输入的问题。
我的表格记录用户从web表单输入的内容，并按日期区分，例如DATE()。如何防止同名用户在同一日期内输入两次，例如同一用户名不能在同一日期内输入两次，但可以在其他日期输入？
浏览 4提问于2010-07-13得票数 7
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我有一个有几列的数据帧，每一列都有二进制值。对于每一列，我都有一个numpy数组，其中一些值与该列的长度相同。我需要用numpy数组填充列，但有一个条件:仅当dataframe列中的值为0时才填充，如果它不是1，则不从numpy数组填充。col]: df.at[i,col] = arr[i,col] continue 然
浏览 7提问于2020-07-06得票数 0
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我正在尝试根据应该在今天的日期内的日期来筛选值。我正在使用下面的查询，但是查询不像预期的那样工作。 and GETDATE()
如果我在2015年3月18日执行查询，则我希望筛选“2015 -03-18 00:00:00”和“2015-03-18 23:59:59”之间<
浏览 4提问于2015-03-18得票数 0
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我希望根据df2的列名填充一个数据帧(df2)，该列与另一个数据帧(df2)中的列中的值相匹配。下面是一个简化的示例：df2= pd.DataFrame(np.empty([4,4]),columns=n
浏览 1提问于2020-08-15得票数 0
我正在尝试创建一个"workday“列，根据日期是工作日还是假日，将日期范围标记为"True”或"False“。如果它是工作日，也不是假日，那么它就被认为是“工作日”，否则就不是工作日。我已经创建了名为"workday“的新列，将值填充为"weekday”中的任何值，但是当我将"workday“中的值替换为false (其
浏览 14提问于2021-01-13得票数 1
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我想把原本dataframe中某一列值为nan的值根据自己的公式进行填充，我目前做的是把dataframe中某一列为NAN的所有行提取出来，对里面的缺失值进行填充，填充结束后，把这些数据放回原本的dataframe，这样把原本的为NAN的值覆盖
浏览 75提问于2022-11-21
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请注意，实际情况--州与国之间的数量和组合--要大得多，而不仅仅是美国的import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'state':['ny''Date':['01/01/2020','01/01/2020','01/01/2020','01/02/2020',&#
浏览 0提问于2021-09-14得票数 1
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Spark的.NET正向填充
、、、、
我正在研究.NET (C#)中的Spark DataFrame的窗口函数。我有一个包含年、月、日、小时、分钟、ID、类型和值的DataFrame df： | 2021 | 3 | 4 | 8 | 9 | 87 | Type1 | 380.5 || 13 | 87 | Type1 | 0.0 |
| 2021 | 3 | 4 | 8 | 14 | 87 | Type1 | 0.0 | 我想<em
浏览 24提问于2021-03-23得票数 3
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我似乎找不出一种干净的方法来根据特定列中缺少的整数转发填充整行。例如，我有dataframe： frame value1 3 2我想要创建新的行，其中frame列有整数间隙，所有其他列的值</em
浏览 0提问于2020-11-20得票数 1
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我在这里看到了的帖子，其中第二个答案说使用numpy数组循环巨大的数据是最好的。
目前我正在使用for循环，但速度慢得令人难以忍受。有人能建议如何使用numpy数组来满足我的需求吗？如文章
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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我有一个在所有列(总共3列)中都有一些NaN值的DataFrame。我想用最快的方法用其他行中的最新有效值填充每个单元格中的NaN值。举个例子，如果列A是NaN，列B是'123'，我想在列B是'123‘时找到列A中的最新值，并用这个最新值填充NaN值。我知道使用循环很容易做到这一点，但我正在考虑在具
浏览 12提问于2019-03-29得票数 0
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下面这个可复制的小例子建立了一个长度为100年的数据，其中包含了一些随机生成的值。然后插入3段100天的缺失值。使用这个小例子，我试图整理出熊猫的命令，这些命令将使用一年中的那一天的平均值(因此使用.groupby)来使用条件来填充丢失的日子。例如，如果4月12日丢失了，如何修改最后一行代码，以便只使用最近的10个4月12日来填充</em
浏览 3提问于2021-02-17得票数 0
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我有一个以下形式的DataFrame：
df = pd.DataFrame({"06":{'6/6/2006':'5','6/24/2006':'3','8/24/2006':'3'}, "06_01","06_08":{'8/24/2006':'3&#x
浏览 3提问于2019-09-05得票数 0
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我有一个名为full_week的多other，第一列是员工名称，其他列是从周日到周四的每个工作日名称的列。每个工作日专栏都有5个针对不同类型的员工轮班偏好的子列。例如，对一个工作日列旁边的employee列的直观解释：___________|_____________________________|
`|In|Out|Hours|Weekday
浏览 3提问于2022-04-29得票数 0
我有一个具有人口数的DataFrame：China 1389102Iran的信息对我的COVID DataFrame进行计算。也就是说，通过以下方式使每100 000份数据的案件正常化：我的其他国家也是如此。
我对此感到困惑，不太确定通过分组数据、压缩数据等来实现我的结
浏览 6提问于2020-07-16得票数 0
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