我有数据帧,它最初是由2个数据帧- launches.merge(dropped,on=('id',how='left')建立的,因此我得到了 id name colour dropped
1 K pink 1
2 K red 1
3 L blue 1
4 M red NaN
5 K pink 1
6 K pink NaN where列从带有dropes(这是一个标志)的dataframe中删除,结果我想得到这样的dataframe name colour laun
我正在处理一个包含month、firmID和firmSize列的1400万行的大数据帧。在一个单独的数据框架中,我有每月断点(基本上是五分之一),用于确定大小。
我的目标是在第一个数据帧中添加第四列quintile。在这一列中,我将有一个从1到5的数字,对应于firmSize在那个特定月份中属于的五分之一大小。
我有下面的循环来完成这个工作,但是运行时有几百个小时。
for (i in 1:length(df$month)) {
for (j in 1:4) {
if (df$size[i] <= breakpoints[which(df$month[i] == breakp
我有一个MySQL表,它有两个列: ID和count。它在ID字段上有一个索引。
现在,如果我必须获得两个if之间所有计数的总和,我可以编写如下查询:
Select SUM(count) from table where id between x and y
或者我可以
select count from table where id between x and y
然后循环遍历结果,并计算我的应用程序代码上计数的总和。
哪个更好,考虑到速度是最重要的。计数索引有帮助吗??或者我可以编写不同的SQL吗?
计数栏上的索引会有任何帮助吗?
我大约每秒有10000次请求,我使用的是负载均衡器和5台服
我有一个6列3行的数据框。数据帧由元组组成,例如(3, 5)(4, 5)(3, 5)(5, 5)(2, 3)(5, 3)。 我需要创建一个函数,它将行中以相同第一个数字开头的第二个元组相加,例如,(3, 5)将与(3,5)对应,然后我们将两个5相加,得到10,并将总和保存到同一数据帧中的新列中。 This is what my data frame looks like
我正在努力找出如何对熊猫做几个变形。我想要一个新的数据帧,其中包含来自原始列的值的总和。我还希望能够合并其中两个“相加”的数据帧。
示例#1:对列求和
之前:
A B C D
1 4 7 0
2 5 8 1
3 6 9 2
之后:
A B C D
6 15 24 3
现在,我正在获取感兴趣的列的总和,将它们存储在字典中,并从字典创建数据帧。我觉得有一种更好的方法来解决熊猫的问题,我看不到。
示例#2:合并“summed”数据帧
之前:
A B C D F
6
我正在尝试使用PySpark编写一个查询来计算大型数据帧中的所有null值。在读取数据集后,我执行以下操作: import pyspark.sql.functions as F
df_agg = df.agg(*[F.count(F.when(F.isnull(c), c)).alias(c) for c in df.columns])
df_countnull_agg.coalesce(1).write.option("header", "true").mode("overwrite").csv(path) 这很好用,df_agg数据帧给
我有两个一行的数据帧,每个数据帧都有相同的列名。其中一个数据帧在一个或多个列中具有NA值。我希望删除其中一个数据帧中具有NA值的列,并删除第二个数据帧中的相同列。
样本:
数据框架1:
age height education average
NA 1.80 college NA
数据框架2:
age height education average
36 1.95 college 85
结果:
数据框架1:
height education
1.80 college
数据框架2:
height education
1.95 college
我该
这就是我想要做但没有成功的事情。我在一个工作簿中有两张工作表。格式和TC。格式如下所示:
TC看起来像这样。
我想在Format中的最后一列之后添加另一列,在其中添加TC值的第10列中的值。如果两者中的第二列是相同的。这就是我尝试去做的,它似乎不起作用,我真的不知道为什么,因为我是一个绝对的VLOOKUP的初学者。
=IF(VLOOKUP(B2;TC!B:B;TC!V:V;FALSE)= "Montaj (Montage)"; "here I want to select the time and I don't know how…";