我已经创建了一个带有模式的空数据帧。我正在尝试将新数据帧中的列添加到for循环中的现有列中。
K schema -|ID|DATE|报告ID|SUBMITTEDDATE|
for(data <- 0 to range-1){
val c = df2.select(substring(col("value"), str(data)._2, str(data)._3).alias(str(data)._1)).toDF()
//c.show()
k = c.withColumn(str(data)._1, c(str(data)._1))
}
k.show()
但
我在一个数据帧中的多个数组列中有一些坐标,并希望将它们拆分,使x、y、z按顺序位于不同的列中,首先是column1数据,然后是第2列 例如..。 COL 1 | COL2
[[x,y,z],[x,y,z],[x,y,z]...] | [[x,y,z],[x,y,z],[x,y,z]...]
e.g
[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]...] | [[8,8,8],[9,9,9],[10,10,10]...] 所需输出 COL X | CO
我正在创建一个空的数据帧,然后尝试将另一个数据帧附加到该数据帧中。实际上,我希望根据RDDs的数量动态地将许多数据帧附加到最初为空的数据帧中。
如果我将值赋给另一个第三个dataframe,联合()函数就能正常工作。
val df3=df1.union(df2)
但我想继续附加到我创建的初始数据帧(空),因为我想将所有RDDs存储在一个数据帧中。然而,下面的代码没有显示正确的计数。看起来它根本没有附加
df1.union(df2)
df1.count() // this shows 0 although df2 has some data and that is shown if I ass
我是Flask和Sqlalchemy的新手,我很难找到一种解决方案,可以用一个查询从SQLAlchemy中的两个表中获取数据 例如,如果我有两个表: table A table B
------------------------- --------------------
id | value | name id | pass | name
1 | 10 | first_name 1 | no |
我想检查我的数据帧的列是否按正确的顺序排列。我用了这个代码
def validation_columns(self)
header_input = list(self.data.columns)
assert header_input == ['column1','column2'], log.log_message("ERROR:...")
# log.log_message() is a function to print info in a log.txt file
为什么我会出错?
AssertionError: None
所以我有一个很大的数据帧列表,其中一些有匹配的列,而另一些没有。我希望重新绑定具有匹配列的变量,并合并其他没有匹配列的变量(基于变量Year、Country)。但是,我不想手动遍历所有数据帧来查看哪些有匹配的列,哪些没有匹配的列。
现在我在想,它应该看起来像这样:
myfiles = list.files(pattern="*.dta")
dflist <- lapply(myfiles, read.dta13)
for (i in 1:length(dflist)){
if colnames match
put them in list and rbin
我有以下数据帧:
df1:
src | dst
A | B
A | C
df2:
src | dst
B | D
B | C
C | D
df3:
src | dst
D | A
C | D
我想加入三个(或N个)数据帧,以获得:
output:
src | dst
A | B
A | C
B | D
C | D
D | A
我尝试了几种加入选项(主要是左半),但都没有成功。
我要从现在起7天前我的表数据在日期范围内的计数。因此,我尝试了以下查询:
SELECT DATE(leads_update_on), IFNULL(COUNT(*),0) leads
FROM tbl_leads
WHERE project_id=4
AND DATE(leads_update_on) >= DATE_SUB('2016-05-11', INTERVAL 6 DAY)
GROUP BY DATE(leads_update_on)
但它返回以下结果:
`DATE(leads_update_on)|lead
我有两个数据帧,它们具有相同的列名和数据类型,如下所示:
A object
B category
C category
每个数据帧中的类别并不相同。
当正常连接时,pandas输出:
A object
B object
C object
这是根据的预期行为。
但是,我希望保持分类,并希望联合类别,因此我尝试了跨数据帧中的列的union_categoricals,这两列都是分类的。cdf和df是我的两个数据帧。
for column in df:
我有两个数据帧,如下所示。我正在尝试根据两列中的任何一列来查找两个数据帧的交集,而不仅仅是这两列。
因此,在本例中,我想返回数据帧C,它有df A row 1(作为B中的A row1 col1= row one col1 ),df A row 2(A row 2 Col 2=row 1 Col2 In B)和df A row 4(as Col1 row 2= Col 1 row 4 in A),以及A中的第5行。但是如果我对A和B进行交集,它将只返回A中的row 5,因为这是两个列的匹配。我该怎么做呢?如果我没有很好地解释这个问题,许多thanks.Let me都知道。
答:
Col
假设我有两个数据帧 第一个dataframe有value列的值(每个id都是唯一的) id date value some_other_columns...
1 2020-10-01 'a'
2 2020-09-30 'b'
2 2020-10-01 'b'
3 2020-10-01 'c' 第二个数据框具有value列的空值 id date value some_other_columns...
1 2020-
我有两个数据帧。第一个数据框架包含了一个药物列表,我在实验中看到了这些药物。第二个数据框架包含了我在实验中运行的标准列表--所以这是另一个有预期时间看它们的药物列表。
我想要做的是在第一个数据帧中得到正确标准的名称,以便分配给正确的药物。
例如,药物A出现在5.5分钟。药物A的标准为5.7分钟。
6 was观察药物B的变化。它使用与药物A相同的标准,在5.7分钟。
6.5分钟观察药物C。它使用的标准是7分钟。
原始数据帧示例:
DF1:
Drug Time
A 5.5
B 6.0
C 6.5
DF2:
Standard Time
S1 5
我有请求日期和提货日期列。它们是相似的,但不是相同的。我目前使用两个独立的查询和pandas来连接这两个数据帧。我使用SQLAlchemy在Flask中运行,因此WHERE中的所有内容都将传递给变量。在DB浏览器中测试过原始SQL之后,我使用text()方法来运行它。我尝试着单独使用sql来获得我想要的输出,但是没有取得任何进展。 SELECT r.PUDate, COUNT(r.PUDate) as trips
FROM requests r
WHERE PULoc IN ("list of location ID's")
AND r.'TO' IN
我有两个数据帧(让我们分别指定df1和df2),每个数据帧有1347列(两个数据帧的组合名完全相同)和不同的行数( df1中有730行,df2中有706行)。 我需要计算所有列之间的差异(除了一列之外,即1346列之间的差异),并保存列的名称。我所知道的最好的方法是在sqldf包中使用full outer join连接来组合sql语句,因为我需要所有的对象。下面是一个小示例: sqldf("select a.regn, a.col1 - b.col1 as col1, a.col2 - b.col2 as col2 ...
from df1 a full outer