我有一只这样的熊猫
Windows Linux Mac
0 True False False
1 False True False
2 False False True
我想把这三列合并成这样的一列
OS
0 Windows
1 Linux
2 Mac
我知道我可以写这样一个简单的函数
def aggregate_os(row):
if row['Windows'] == True:
return 'Windows'
if row['Linux'] == True:
return
我有一只从csv进口的熊猫数据,格式如下:
IP OS port protocol ... 0.0.0.0 Linux 5000 tcp ... 0.0.0.0 Linux 5001 tcp ... 0.0.0.0 Linux 5002 udp ... 0.0.0.1 Windows 4008 tcp ... 0.0.0.1
有一个伟大的。
我的df.column看起来像:
Windows
Windows
Mac
Mac
Mac
Linux
Windows
...
我想在这个df.column向量中用'Other‘替换低频类别。例如,我需要我的df.column看起来像
Windows
Windows
Mac
Mac
Mac
Linux -> Other
Windows
...
我想重命名这些罕见的类别,以减少在我的回归因素的数量。这就是我需要原始向量的原因。在python中,在运行命令获取频率表之后,我得到:
pd.value_counts(df.column)
Windows
这段代码在Windows中工作正常,但在Linux中抛出一个java.text.ParseException:
DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", new Locale("es", "ES"));
df.setLenient(false);
Date date = df.parse("1901-01-01 00:00:00");
System.out.println(date);
Windows输出:
Tue Jan 01 00:00:00 CET
在熊猫df中,我有一个列['name'],其中包含各种操作系统分类,如'Windows 7', 'Windows 10', 'Linux', 'Mobile iOS 9.1', 'OS X 10.12'等,这些都是字符串。
我希望使用这个函数创建一个新的列['type'],它将是一个更通用的版本:
def name_group(row):
if 'Windows' in row:
name = 'Microsoft Windows
大家早上好, 我有以下数据帧: Owner Areas Title DNS
0 Brian Production MacOS libre
1 Brian Testing MS noapp
2 Andy Uat Unix high
3 Paul Research Linux lowhw 由第一次打印生成。(打印(Df)) import pandas as pd
df = pd.DataFrame ({
'Owner':['Brian','Brian
我的软件中心停止更新我的软件,我得到了以下信息:
The following packages have unmet dependencies:
linux-headers-generic : Depends: linux-headers-3.2.0-57-generic but it is not installed
linux-headers-generic-pae : Depends: linux-headers-3.2.0-57-generic-pae but it is not installed
因此,我尝试了apt和-f安装,但没有收到以下消息:
(Reading databas