我想找出pandas数据帧中的哪些列具有不连续的数据。所谓“不连续”,我的意思是这些值从某个值变为零,然后再有一些值。
[0,0,0,1,2,3,4,5,0,0,0] # continuous
[0,0,0,1,2,0,4,5,0,0,0] # not continuous
我已经设法实现了一些可以做到这一点的代码,使用for循环来迭代数据帧的每一列。我在下面制作了一个工作代码片段来说明我的意思:
import numpy as np
import pandas as pd
def find_discontinuous(series):
switch = 0
for inde
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我正在寻找一种方法(使用内置的pandas函数)来扫描DataFrame的一列,比较不同索引的自身值。
下面是一个使用for cycle的示例。我有一个只有一个列col 1的数据帧。我想以这种方式创建一个TRUE/FALSE的列col 2。
df["col_2"] = "False"
N=5
for idx in range(0,len(df)-N):
for i in range (idx+1,idx+N+1):
if(df["col_1"].iloc[idx]==df["col_1"].ilo