我需要过滤多个数据帧并基于它们创建新的数据帧。多个数据帧被称为df[str(i)],即df["0"]、df["1"]等。
在筛选行之后,我需要创建新的数据帧。我尝试如下所示:
n=5
for i in range(0, n):
filtered = df[str(i)]
但它在最后只返回最新创建的数据帧,即n=5。我也尝试过使用filtered[str(i)],但它给出了错误"n"。
我想要的是:
filtered["0"] for df["0"]
filtered["1"] for df[&
我们用serviceStack实现了不同的端点。当类似的功能已经存在时,我们经常面临团队中的争论:是扩展现有的端点,还是创建新的DTO对象。
例如,为了提供通用用户搜索功能,我们有以下DTO用户和一个GET端点:
public class UserDto
{
public long Id { get; set; }
public string FirstName { get; set; }
public string LastName { get; set; }
public string NickName { get; set; }
public Da
我尝试通过从数据帧中选择小时+分钟/60和其他列来创建新的数据帧,如下所示:
val logon11 = logon1.select("User","PC","Year","Month","Day","Hour","Minute",$"Hour"+$"Minute"/60)
我得到的错误如下:
<console>:38: error: overloaded method value select with alternatives:
(
我正在使用kaggle New York City Airbnb Open Data,该数据可在此处获得:https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data 该数据包含一列“neighbourhood _groups”和“neighbourhood”,前者由纽约市的5个区组成,后者由每个邻居组中的邻区组成。 我用以下代码创建了曼哈顿社区的一个子集: airbnb_manhattan = airbnb[airbnb['neighbourhood_group'] == 'Manhattan'
假设有人想要从数据帧中删除一列。可以在不创建新数据帧的情况下做到这一点吗?
df = df.drop("tags_s")
看起来创建一个新的数据帧更安全,更正确,对吗?通过重用如上所述的数据帧可能会遇到什么问题?
如果重用数据帧是一种糟糕的做法,假设有人想要删除几个与模式匹配的列:
for col in df.columns:
if col.startswith("aux_"):
df = df.drop(col)
在这种情况下,每次创建一个新的数据帧似乎不切实际。最佳实践是什么?
想知道如何在Python的Pandas中使用两个不同的数据帧来计算集合差值。
其中一个数据帧(df1)的格式为:
State City Population
NY Albany 856654
WV Wheeling 23434
SC Charleston 35323
OH Columbus 343534
WV Charleston 34523
并且第二数据帧(df2)是
State City
WV Wheeling
OH Columns
并且我需要一个返回以下数据帧的操作
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
我到处都找过了,但还没有找到解决这个问题的办法。我正在尝试为潜在客户更新SalesForce中的字段。我现在让它发送的方式是:
string postData = string.Format("Data I am Sending");
//send data
var data = Encoding.UTF8.GetBytes(postData);
try {
WebRequest request = WebRequest.Create("https://www.salesforc