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4
回答
根据
id
上
的
排名
旋转
熊猫
数据
帧
python
、
python-3.x
、
pandas
、
pivot
我现在正试着把我
的
熊猫
排名
按'
id
‘放在’DataFrame‘
上
print(df) 0 key0 1 2011 5 key1 3 2016 7 key2 2 2018 8 key2 3 2019
根据
最大值(‘
排名
’),我想创建尽可能多<
浏览 21
提问于2020-09-15
得票数 6
回答已采纳
1
回答
有没有办法对pandas中
的
3列进行加权
排名
?
python
、
pandas
、
rank
我有三个列,我想
根据
特定
的
权重对它们进行
排名
。以下是我正在使用
的
数据
帧
的
示例: Sales Revenue Product Count Average Sales/Product 1005650,例如,将45%
的
权重放在平均销售额/产品
上
,35%
的
权重放在销售收入
上
,20%
的
权重放在产品计数上。我知道在
熊猫</
浏览 11
提问于2020-04-16
得票数 0
4
回答
pandas,
根据
特定
的
列值和NAN合并行
python
、
pandas
所以我有一个
熊猫
数据
帧
,看起来像这样:1 2 100 NAN10 20 NAN 202我想要一个这样
的
数据
帧
:
id
_1 <e
浏览 19
提问于2018-01-05
得票数 4
2
回答
将Pandas行写入(自定义)
的
python中
的
列
python
、
pandas
我有
熊猫
的
数据
框架和下面的
数据
123 A Positive123 C Positive223 A Negative 223 C Neutral 对于上面的
数据
帧
,我需要像这样
的
旋转
输出。信任值是
浏览 1
提问于2017-05-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在没有内部交叉
的
情况下合并3个
数据
帧
的
最佳方法是什么(
数据
科学课程3)
python
、
pandas
、
dataframe
、
merge
、
outer-join
我正在努力解决Introduction to data science on coursera
的
作业3。在完成了第一个问题(基本
上
是清理和合并
数据
帧
)之后,我们转到了问题2。Question 1打算合并三个
数据
帧
:他们要求我们只合并这三
浏览 2
提问于2020-08-15
得票数 0
0
回答
将pandas
数据
帧
转换为Orange
数据
表
python
、
missing-data
、
orange
我正在处理
熊猫
数据
帧
,我想将其转换为橙色
数据
表,以估算缺失值。我
的
数据
帧
看起来像这样1 1 10 shop 2.6683 3 NAN shop 3.122 其中
排名
是序数,重复值在1到5之间。类型是分类
的
,类型是商店、商店等,评级是整
浏览 8
提问于2017-06-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
熊猫
条件
排名
python
、
pandas
、
rank
我有一个
熊猫
DataFrame,看起来像这样:我想使用pd.DataFrame.rank(axis=1, ascending=False)功能对
数据
帧
进行排序,以满足值大于零
的
条件。也就是说,只应该对大于零
的
值进行
排名
。所有其他小于或等于零
的
值都应为零。谢谢!
浏览 15
提问于2016-07-16
得票数 2
1
回答
如何对一个组进行行排序?
python
、
pandas
、
sorting
你好,我有
熊猫
数据
帧
。I
根据
组
id
对
数据
进行排序,
根据
顺序进行排序。
id
title order2 B 13 H2输出:2 B 1 2 A 2
浏览 3
提问于2021-09-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
列
的
Python百分位数
排名
,按多个其他列分组
python
、
pandas
、
percentile
我想按多个字段(“日期”和“类别”)对
熊猫
数据
帧
进行分组,对于每一组,按百分位数对另一个字段(“值”)
的
值进行
排名
,同时保留原始(“值”)字段。我尝试过: df2 = df.groupby(['date', 'category'])['value'].rank(pct=True) 但这只返回'value‘字段
的
百分位数。
浏览 13
提问于2019-05-17
得票数 0
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1
回答
纯Pandas
数据
帧
透视
python
、
pandas
、
dataframe
我有一个
熊猫
数据
帧
,它有6行9列。它
的
格式如下:lat 33 33 32input_string string string string我想要
旋转
它33 66 string ok 1 33 88 s
浏览 19
提问于2019-10-23
得票数 0
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1
回答
在pandas
数据
框中只保留索引而不保留名称
python-3.x
、
pandas
我有一个像这样
的
熊猫
数据
框0 8004 52 8006 94 80463Index(['
id
', 'Max'], dtype='object', name='variable') 但我不关心变量,我想保留索引中
的
信息,但它显示为列并删除变量
浏览 0
提问于2020-04-14
得票数 0
2
回答
Pandas中
的
条件排序
python
、
pandas
、
ranking
假设您有多个Pandas
数据
帧
,其中包含了运动队在一个赛季中
的
一场一局
的
数据
。我碰巧有一个赛季所有NHL比赛
的
数据
,每支球队都有
数据
。实际
上
,我已经确定了自己
的
排名
,但是我
的
实现是非常缓慢和愚蠢
的
。基本
上
,我正在(1)循环A队
的
每一场比赛(即在球队
的
数据
帧
中排),(2)检索另
浏览 2
提问于2015-07-24
得票数 1
2
回答
使用Python从一个
数据
框添加列
python
、
pandas
我正在尝试从一个
熊猫
数据
框添加一个列到另一个
熊猫
数据
框。以下是
数据
帧
1:
ID
Name Gender2 Denver 0 3Jeff Male以下是
数据
帧
2:
ID
Appointed 1
浏览 1
提问于2018-03-21
得票数 0
1
回答
python中
的
数据
帧
列表按共享列中
的
最大值排序
python
、
pandas
有没有办法
根据
数据
帧
中某一列
的
最高值对
熊猫
数据
帧
列表进行排序(这些列由
数据
帧
共享)?
浏览 5
提问于2017-03-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在pyspark.pandas中添加/减去datetime
python
、
pandas
、
datetime
、
pyspark
、
databricks
我在使用pyspark.pandas计算日期时出错。有没有办法用pyspark.padnas计算日期?from datetime import timedelta 'month': [2, 3],df = pd.to_datetime(df)# this yiel
浏览 2
提问于2021-12-03
得票数 0
1
回答
无法使用pandas复合索引访问
数据
python
、
pandas
我正在尝试使用
熊猫
数据
帧
来组织
数据
。 给定
数据
的
结构,使用复合索引似乎是合乎逻辑
的
;'league_
id
‘和'fixture_
id
’。我相信我已经
根据
文档中
的
示例实现了这一点,但是我无法使用索引访问
数据
。我
的
代码可以在这里找到;https://repl.it/repls/OldCorruptRadius
浏览 14
提问于2020-01-12
得票数 1
1
回答
如何将MultiIndex
熊猫
数据
帧
转换为Dask
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
、
dask
、
multi-index
我试图将两个变量(一个
ID
和一个DateTime变量)为MultiIndexed
的
熊猫
数据
帧
转换为dask
数据
帧
,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does我正在使用下面的代码 import pandas as pd dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际
上
,我有700多个
熊猫
数
浏览 18
提问于2019-07-02
得票数 2
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2
回答
使用Spark SQL中
的
窗口函数终止记录日期
scala
、
apache-spark
、
dataframe
、
apache-spark-sql
、
window-functions
我有一个
数据
帧
,如下所示|colA|colB| colC| colD|| a| 6|2013-12-23|2999-12-31|我需要
根据
ColA对记录进行分组,并
根据
colC对记录进行
排名
(最近
的
日期
排名
浏览 10
提问于2018-12-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
SQLLite或SQLAlchemy可以直接在
熊猫
数据
帧
上工作吗
python
、
python-3.x
由于我也已经在SQL中构建了查询,所以我尝试使用SQL ALchemy,但它首先需要创建一个与RDBMS.Unfortunately
的
连接我
的
数据
在CSV中。请告诉我是否可以直接在
数据
帧
上
使用它,以及如何使用它。
浏览 8
提问于2020-03-05
得票数 0
1
回答
使用Pandas中
的
不同列进行聚合分组
python
、
pandas
、
calculated-columns
、
pandas-groupby
在有身份证和分娩日
的
熊猫
中拥有
数据
(例如,每周7天): 我希望使用groupby()
熊猫
函数并创建以下内容--每天创建7个不同
的
列(例如,delivery_day_1、delivery_day_2等)并
根据
数据
帧
中
的
ID
计算出现
的
分组。
浏览 1
提问于2017-06-14
得票数 1
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