我有一个pandas数据帧,格式如下:
user percent
x 0.2
x 0.5
x 0.8
y 0.1
y 0.6
y 0.2
y 0.6
我正在尝试将每个用户的行中的百分比相乘。
在本例中,x的结果将为0.2*0.5*0.8 = 0.08
因此,数据帧应如下所示:
user result
x 0.08
y 0.0072
如何获得我的预期输出?
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
我在Pandas有一个数据帧,它显示了一个城市/州的男性所占的百分比。数据帧df如下所示(请注意,这不是我的实际使用情况/数据,但我的数据类型类似) STATE CITY PERC_MEN
ALABAMA ABBEVILLE 41.3%
ALABAMA ADAMSVILLE 53.5%
....
WYOMING WRIGHT 46.6% 每个State/percentage of men组合将恰好返回一个值。 如何显示给定州的城市/人口值?我的代码如下所示(我需要按STATE分组的第一行,因为我对数据做了其他事情) for state
我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧,或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议,因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
我需要将SQL表中的条目读取到dask数据帧中,以处理我需要读取的条目数量可能会超过内存中可以容纳的条目数量如何使用dask完成此操作?
我正在做这件事
def get_frame_from_query(query, column_names):
frames = []
batch = []
# TODO ask stackoverflow about this.
for row in database_conn.FetchManyIter(query,batch_size=30000): #read from the database 30k rows at
我有一个包含2列的数据帧,如下所示:
Index Year Country
0 2015 US
1 2015 US
2 2015 UK
3 2015 Indonesia
4 2015 US
5 2016 India
6 2016 India
7 2016 UK
我想创建一个新的数据帧,其中包含每年国家的最大计数。新的数据帧将包含3列,如下所示:
Index Year Countr
我有一个数据帧,如下所示: Name Variable Field
A 2.3 412
A 2.9 861
A 3.5 1703
B 3.5 1731
A 4.0 2609
B 4.0 2539
A 4.6 2821
B 4.6 2779
A 5.2 3048
B 5.2 2979
A 5.8 3368
B 5.8 3216 如您所见,我在"variable“列中有重复的值。我想为A和B之间的每个变量计算增量(%)。我想要生成的数据帧是: Name Variable Field Ref field (A) Delt
我有一个带有点几何体的GeoPandas数据帧。dataframe是使用以下代码从Pandas dataframe创建的,该dataframe包含用于easting和northings的单独列: import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
'easting':[545200.0,np.nan,360
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",