我有一些熊猫群函数,可以将数据写入文件,但出于某种原因,我会得到多余的数据写入文件。下面是代码:
此函数将应用于dataframe中的每个项。
def item_grouper(df):
# Get the frequency of each tag applied to the item
tag_counts = df['tag'].value_counts()
# Get the most frequent tag (or tags, assuming a tie)
max_tags = tag_counts[tag_counts==tag
这并不是真正影响代码的问题,而是表的外观问题。因此,该表是不同业务部门收入和费用记录的汇总。让我们将每个部门称为一种记录类型。这些类型中的每一个都有subtype1。每个subtype1都有subtypes2,每个subtype2都有subtypes3。所以样本数据应该是这样的。
1, Type1, sum of subtypes1
1.1, Subtype1, sum of subtypes2
1.1.1 Subtype2, sum of subtypes3
1.1.1.1 Subtype3, amount
1.1.1.2 Subtype3, amount
1.2, Subtype1, su
我有一个有100个实例的向量,我需要平均和每10个实例的最小值。在熊猫身上做这件事最好的方法是什么?
我解决问题的办法如下:
mean = []
min = []
aux = 0
for i in range(10, len(df)+1, 10):
mean.append(df[aux:i].mean())
mean.append(df[aux:i].min())
aux = i
熊猫有更有效的方法吗?
输入
我有一个有几个列的Dataframe。
proof_path =
#1 X Y #2 X_ Z #3 W Z_ #4 W_ Y_
0 p1 a b p2 a c p2 a c p3 a b
1 p1 a b p2 a c p3 a c p1 a b
2 p1 a b p2 a d p3 e d p4 e b
在上面的Dataframe中,我想检查每一行是否在[#1, X, Y]、[#2, X_, Z]、[#3, W, Z_]和[#4, W_, Y_]之间重复。
例如,在与索引0对应的行中,[#
我上了这门课,是用来做旋转文字的。
public class Spinner
{
private static Random rnd = new Random();
public static string Spin(string str)
{
string regex = @"\{(.*?)\}";
return Regex.Replace(str, regex, new MatchEvaluator(WordScrambler));
}
我有一个包含4个子报告的报告。主报表的页面大小为8.5 x 11英寸,但有一个子报表的页面大小应为11 x 8.5。当我输出这个的时候,它是非常不稳定的。我确实在每一份报告之间休息了一下。有没有什么方法可以动态地设置页面方向,以便对于这1个报告,它将打印11 x 8.5,其余的导出为8.5 x 11。
我有一只熊猫数据整理后,它看起来像吼叫(就像很少有人在商店工作的轮班):
A B C D
1 1 1 Anna
2 3 1 Anna
3 1 2 Anna
4 3 2 Tom
5 3 2 Tom
6 3 2 Tom
7 3 2 Tom
8 1 1 Anna
9 3 1 Anna
10 1 2 Tom
...
我想循环并将dataframe拆分成dataframe的子集,然后调用我的另一个函数,例如:
第一个子集df将是
A B C D
1 1
在熊猫中,我有一个多索引的数据,在这个数据中,我希望在每个“计数”列的平均值之上突出每个"Id1“子帧的值。我的实际数据文件要大得多,但下面是一个简化的示例:
通过迭代groupby并将样式函数单独应用到每个子帧,我几乎能够得到我想要的东西。
import pandas as pd
def highlight_max(x):
return ['background-color: yellow' if v > (x.mean()) else '' for v in x]
iterables = [["Land",
我下面有熊猫的资料。
a b
0 5 10
1 6 12
2 9 4
3 8 3
4 3 6
5 2 7
6 4 5
现在,我希望得到不匹配条件df.a > df.b的最后一个子集。意思是,如果我们创建一个新的列,以便更好地理解这一点,那么它将如下所示。
a b c
0 5 10 Down
1 6 12 Down
2 9 4 Up
3 8 3 Up
4 3 6 Down
5 2 7 Down
6 4 5 Down
从上面,我希望得到df.c的最后一个子集具有相同的
给定这样的一串ASCII艺术(这不是ASCII艺术,但它可以用于示例):
abc
d e
fgh
将其混乱起来,就好像它正在显示在屏幕上,每行只有一个字符,如下所示:
a
b
c
d
e
f
g
h
打印结果,等待1秒,±0.5秒后才能清除终端,打印相同的东西,但每行显示2个字符,而不是1个。基本上,显示的宽度从1转到2。
ab
c
d
e
fg
h
注意d后面的空格。重复等待,然后每行打印一个额外的字符,直到输出输入的文本。
如果在打印字符时命中行尾,则插入换行符并按照此规则打印其余字符。例如,输入:
abcdefg
ab
在显示长度为4时,将打印以下内容。
abcd
efg
ab
您可
在中,我使用re.sub和dict替换多个“精确”子字符串。
import re
words = " apple pineapple cat category data old_data"
dic = {"apple":"apple_new", "cat":"cat_new", "data":"data_new"}
#pattern = re.compile("|".join(dic.keys()))
pattern = r'\b(' + r
我目前正在处理一个小型数据集(大约900万行)。不幸的是,大多数条目都是字符串,即使强制到类别,框架也位于内存中的几个GB。
我想做的是将每一行与其他行进行比较,并对内容进行直接比较。例如,给定
A B C D
0 cat blue old Saturday
1 dog red old Saturday
我想计算一下
d_A d_B d_C d_D
0, 0 True True True True
0, 1 False False True True
1, 0 False False True True
1, 1 Tr
我有一组出租车数据,其中有两列,如下所示:
Neighborhood Borough Time
Midtown Manhattan X
Melrose Bronx Y
Grant City Staten Island Z
Midtown Manhattan A
Lincoln Square Manhattan B
基本上,每一行都代表了那个区社区的一辆出租车。现在,我想找出每一个区的前五名,皮卡数量最多的地区。我试过这个:
df['Neighborhood&