我有一个非常大的DataFrame,我想知道是否有短的(一个或两个)方法来获得DataFrame中非NaN条目的计数。我不想一次写一列,因为我有将近1000列。
df1 = pd.DataFrame([(1,2,None),(None,4,None),(5,None,7),(5,None,None)],
columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C','D'])
a b d
A
假设我有以下数据,并希望根据列值的数据类型筛选/分离数据,
dataframe =
Name | No_of_days
A | 23
B | 34
C | 'not applicable'
D | 'present'
E | 12
F | 'something'
expected1 =
Name | No_of_days
A | 23
B | 34
E | 12
expected2 =
Name | No_of_days
C | 'not applic
我试图在我的dataframe上用Pandas来“描述”函数,但是它只显示了一个列,而不是我在CSV文件中导入的四个列。请注意,我正在使用木星来做这件事。
下面的输出显示了DataFrame的外观以及describe的结果。有人知道为什么我在使用“描述”时没有得到所有的列吗?它与我的文件有什么关系吗?我的文件是一个简单的CSV文件?
hist.head()
Year Month Overall Mobile
0 2016 July 76,762,352 65,908,711
1 2016 June 76,523,713 65,465,770
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我想使用pyspark.mllib.stat.Statistics.corr函数来计算pyspark.sql.dataframe.DataFrame对象的两列之间的相关性。corr函数期望接受rdd of Vectors对象。如何将df['some_name']列转换为rdd of Vectors.dense对象?
我有以下pandas (pd)数据帧:
> df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6], 'z':[7,8,9]}, index=['one', 'two', 'three'])
> df
x y z
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
和一系列:
s = pd.Series([99,99,99])
当我尝试将b中的这些值分配给df中的某个列时,我没有得到任何错误,但该列中
我有这个方法,我只需要将其应用于'float32'列而不是所有列。 def preprocess(self, dataframe):
if self._means is None:
self._means = np.mean(dataframe, axis=0)
if self._stds is None:
self._stds = np.std(dataframe, axis=0)
if not self._stds.all():
raise ValueError('At least one c
我的数据库中有一个列,它是ColorCode列(字段名称$F{COLORCODE} ),它的值类似于'B‘、'R’和'G',我想根据它们的颜色分别计算它们的数量。
所以我有一个名为countBlue的变量,变量表达式是$F{COLORCODE}=='B‘,并将其放在列脚中,但报告计算了该列中的所有内容,包括R和G,我是否做错了比较语句?
我还将我的countBlue变量类设置为java.lang.Integer,calculation as Count和reset type as Report
p/s为糟糕的英语感到抱歉
有没有人知道是否有一种方法可以达到与默认绑定getdate()和计算列的datetime列相同的效果?
我尝试将公式设置为getdate()并保留为Yes,但得到一个错误
Computed column 'InsertDateTime' in table 'Tmp_Table' cannot be persisted because the column is non-deterministic.