我读过,使用query()进行数据帧过滤要比仅使用带'&‘的条件来过滤数据更快。当然,当可以使用query()时,也有一些限制。BUt我在一个数据帧上尝试了它,实际上运行速度要慢得多。为什么会这样呢?我遗漏了什么?什么时候应该使用query()?如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
#create dataframe with 5 columns using random numbers
rng = np.random.RandomState(42)
df = pd.DataFrame(rng.rand(1000,
如果我有一个pandas数据帧,比如: a b c
1 2 3
1 2 -3
2 3 2
4 2 -1 如何根据c中的值是正数还是负数来更改b列的值,并在操作中使用b和a中的值。 我想在每一行上运行如下代码: if (c >= 0):
b = a - b
else:
b = b - a 并获取数据帧: a b c
1 -1 3
1 1 -3
2 -1 2
4 -2 -1
我正在寻找等同于pandas数据帧的pyspark。特别是,我想对pyspark dataframe执行以下操作
# in pandas dataframe, I can do the following operation
# assuming df = pandas dataframe
index = df['column_A'] > 0.0
amount = sum(df.loc[index, 'column_B'] * df.loc[index, 'column_C'])
/ sum(df.loc[index, &
我有一个包含0和1的dataframe,我希望用Pandas解决方案(不是迭代工具,而不是python迭代)计算1s组(不要介意0)。
其他这样的帖子建议基于shift()/diff()/cumsum()的方法,当数据帧中的前导序列从0开始时,这些方法似乎不起作用。
df = pandas.Series([0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should give 4
df = pandas.Series([1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1]) # should also give 4
df = pandas.Series([1,1,1,1,1,0,1
Python新手。我正在导入一个CSV,如果有任何数据丢失,我需要返回一个带有附加列的CSV,以指示哪些行缺少数据。我的同事建议我将CSV导入到一个数据帧中,然后创建一个带有"Comments“列的新数据帧,在其中填充对目标行的注释,并将其附加到原始数据帧中。我陷入了使用与"dfinput“匹配的正确行数填充新的dataframe "dferr”的步骤。 我搜索过"pandas csv return error column where data is missing",但没有找到任何与创建标记坏行的新CSV相关的内容。我甚至不知道提出的方法是不是最好
我发现数据帧的检索速度非常快。我创建了100万行数据帧,过滤所需数据只用了不到1秒的时间。但是,当我使用append方法将数据添加到一个空的dataframe中时,它为什么会这么慢呢? 这是我的代码,它花了2个多小时来执行。我遗漏了什么?或者有比df.append方法更好的添加数据的方法吗? import pandas as pd
import datetime
import random
data = pd.DataFrame(columns=('Open','High','Low','Close','Avg20
我偶然发现了我一直在引用的这篇文章:。我引用的代码在答案部分,使用了模糊的wuzzy和pandas。它使用模糊wuzzy为2个数据帧中的重复行提供资金。我的目标是修改这段代码,这样我就可以在单个数据帧中检查行重复项。以下是我到目前为止拥有的代码:
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import pandas as pd
import SQLAlchemy
import pyodbc
con =
sqlalchemy.create_engine('mssql+pyodbc://(localdb)\\L
我有一段看似简单的代码,但不知何故它无法工作。代码的目标是找到文件夹中的所有pickle数据,加载for循环中的第一个数据作为pandas数据帧,该数据帧在以前不存在的变量下命名,如果该变量存在,它应该加载剩余的pickle文件作为pandas,并将它们附加到第一个循环中新创建的pandas数据帧中: import pandas as pd
import os
# Creating the first Dataframe using dictionary
df1 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4],