我有以下数据集示例: Name | Year | Score | 2nd Score | % of People | Country | Fruit | Export Countries | Language | Transit Duration | Quality | Taste | Freshness | Packaging
Andes, The | 2021 | 8 | 8.8 | 87% | The Netherlands | The Apple | United States,United Kingdom | English,Japanese,French | 148.0 | 1.
我有一个从一些文件中提取了值的数据框。如何过滤或提取列1中值u之后的前两行数据。列1值的范围是80,我希望在值u之后捕获。值u可能是列0中新文件后的两个或三个文件,或者根本不存在,如下面的file3中所示。 0 1 2 3
0 file1 value u file1 value u
1 file1 value u file1 value u
2 file1 value 85 file1 th_v 5
3 file1 value 10 file1 th_v 2
4
我有一个很大的数据集,需要根据一个名为AoIs的列执行计算。例如,对于Name=="P_01"所在的所有点,我希望得到front在AoIs列中的所有持续时间的总和。然后,我想对side和concerns_form执行相同的操作。我按名称对df进行了分组,但我尝试的任何列表操作都失败了。
下面是我正在使用的数据片段:
Name AoIs duration
0 P_01 NaN 1704.0
1 P_01 NaN 1654.0
2 P_01
如果我在Python中有一个熊猫DataFrame,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.uniform(0,10,20)
b = np.random.uniform(0,1,20)
data = np.vstack([a,b]).T
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['A','B']
df.sort_values(by=['A'])
A B
5 0.057519 0.4654
我是python编程的新手。我将一个csv文件读到一个数据框中,每个月的房价中值作为列。现在,我想创建列来获取每个季度的平均值。例如,创建柱壳‘2000q1’作为2000-01、2000-02和2000-03的平均值,柱壳‘2000q2’作为2000-04、2000-05、2000-06的平均值]...
我尝试使用嵌套的for循环,如下所示,但总是出现错误。
for i in range (2000,2017):
for j in range (1,5):
Housing[i 'q' j] = Housing[[i'-'j*3
我是StackOverflow,python和熊猫的新手,我正在探索编码的思想过程。我从来没有在这里问过问题,所以如果我搞砸了提问的格式,我很抱歉。
我的场景是,我有一个产品列表,作为一个数据框架,我将它与另一个名为ordered_products的表(join)合并,使用product_ID作为相互键。
我对这个数据集的问题是,有多少订单只有有机产品?现在当有人订购杂货时,一个order_ID可以有多个条目。
我正在尝试编写一个循环伪代码:
counter = 0
break the table to group by order_id
For each group{
For eac
我正试着在Pandas中高效地做这样的事情 SQL版本 select account_ID
,sum(case when FAIL = 1 then 1 else 0 end) as Fail
,sum(case when SUCCESS = 1 then 1 else 0 end) as Success
,sum(case when Reason LIKE '%Hard%' or Reason LIKE '%Missed%' then 1 else 0) as Reason
from df
group by account_ID 熊猫版 a= df.grou
我想找出数据框架中值的平均值和标准差,
> print(Data)
Description X24386
0 A 65.8751
1 A 152.6380
2 A 90.0535
3 A NA
4 B 74.4218
5 B 77.7234
6 B 79.7033
7 B 72.5045
8 C 79.3704
9 C 81.9795
使用dc
这让我吃惊..。为了说明,我使用了这个小代码来计算1M个随机数的平均值和中位数:
import numpy as np
import statistics as st
import time
listofrandnum = np.random.rand(1000000,)
t = time.time()
print('mean is:', st.mean(listofrandnum))
print('time to calc mean:', time.time()-t)
print('\n')
t = time.time()
print
我有一个如下所示的数据集:
Value Type country mean
-1.975767 Weather Brazil
-0.540979 Fruits China
-2.359127 Fruits China
-2.815604 Corona China
-0.712323 Weather UK
-0.929755 Weather Brazil
我想为类型和国家的所有不同组合计算一个总体平均值。例如:
巴西的天气平均值是= (-1.975767 -0.929755)
Lat Lon Year Area Value group_a group_b
-31.3484 -60.0629 2019 70 24 a ia
-26.8443 -64.5456 2020 492 12 a ia
-27.6536 -62.2072 2017 173 111 b md
-26.4552 -61.4804 2020 255 76 b ct
-35.6044 -63.5238 2019 204 12 a de
我正在处理化学公式(str对象)的数据。示例
formula
Na0.2Cl0.4O0.7Rb1
Hg0.04Mg0.2Ag2O4
Rb0.2AgO
...
我想根据指定的元素过滤掉它。例如,我希望生成一个只包含'Na','Cl','Rb'元素的输出,因此所需的输出结果应该是:
formula
Na0.2Cl0.4O0.7Rb1
我想做的是:
for i, formula in enumerate(df['formula'])
if ('Na' and 'Cl' and 'R
我有一个数据帧,其中我有一些ID,对于每个ID,我有一些值和时间戳(连续5到7天,每5分钟大约有一个值)。我想为每个小时和每个ID选择该小时的平均值、中位数和方差,并将它们存储在不同的列中,如以下结果所示: hour mean var median ID
0 2 4 4 1234
1 4 5 3 1234
...
23 2 2 3 1234 我的专栏有: ID int64
Value