我有熊猫数据框架,,城镇,,它看起来像这样:
**towns**
Paris
Berlin
London
etc..
另外,我还有一个数据帧totalPopulation,它看起来像这样:
ID-cell TOWNS NumberOfPopulation
1 Paris 444
1 Berlin 333
1 London 111
2 Paris 222
2 London 555
3 Paris 999
我需
我正在尝试将pandas中的两个数据帧与大量数据合并,但这给我带来了一些问题。我将试着用一个更小的例子来说明。
df1有一个设备列表和几个与设备相关的列:
Item ID Equipment Owner Status Location
1 Jackhammer James Active London
2 Cement Mixer Tim Active New York
3 Drill Sarah Active Paris
4 Ladder Luke Inactive Hong K
FROM THE GIVEN TABLES: Teacher And Student
teacher_ID name city fee
------------------- ------------------------
1 Jit New York 15000
2 Nilon Paris 13000
5 Pol London 11000
6
如果我有两个数据帧:
Df1:
Name1 Name2 Destination1
A I London
B J Paris
C K New York
D L Bangkok
E M Singapore
Df2:
Theme Pattern
Luxury luxury hotels in {d}
City city hotels {d}
Break breaks in {d}
Package {d} package
假设您有一个数据表:
df<-tibble(person = c("Alice", "Bob", "Mary"),
colour = c("Red", "Green", "Blue"),
city = c("London", "Paris", "New York"))
# A tibble: 3 x 3
person colour city
<chr> <chr&g
我有一个包含这些数据的表格:
Id City Amount
1 London 25000
2 New York 20000
3 London 23000
4 Paris 22000
5 Moscow 18000
6 London 21000
7 New York 19000
8 Moscow 26000
9 London 24000
10 Moscow 16000
11 London 15000
12 Moscow 2300
考虑到以下由子列表组成的元素列表,我需要创建一个熊猫数据。
import pandas as pd
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
所需的输出如下所示,第一个参数被转换为dataframe中的列名。
tom nick juli
0 10 15 14
有什么方法可以实现这一输出?
诚挚的问候。
我尝试使用pandas.Series.value_counts来获取数据帧中值的频率,因此我遍历了每一列并获得了values_count,它提供了一系列:
我正在努力将这个结果系列转换为字典:
groupedData = newData.groupby('class')
for k, group in groupedData:
dictClass[k] = {}
for eachlabel in dataLabels:
myobj = group[eachlabel].value_counts()
for eachone in
它试图解决以下问题
编写一个查询,查找有多个客户的销售人员。
数据库:
customer_id cust_name city grade salesman_id
----------- ------------ ---------- ---------- -----------
3002 Nick Rimando New York 100 5001
3005 Graham Zusi California 200 5002
3001 Brad Guza
我有一个数据帧,类似于:
City %SC Team
0 London 50.5 A
1 London 40.1 B
2 London 9.4 C
3 Birmingham 31.3 B
4 Birmingham 27.1 A
5 Birmingham 23.7 D
6 Birmingham 17.9 C
7 York 40.1 A
8 York 38.8 C
9 York 21.1 B
.
.
.
我想根据前两名球队的不同,将城市划分为明显获胜,边缘获胜,极端边缘获胜。