以下R查询的普通sqldf等效命令是什么?
test <- sqldf("SELECT *, SUM(value) FROM dataFrame GROUP BY run")
我试着做这样的事情:
test <-aggregate(dataFrame$value, by=list(dataFrame$run), FUN=sum, na.rm=TRUE)
但不知何故,SUM发生在dataFrame的每一列上。
我有一个带有一列整数和字符串标签的DataFrame。我想加入(概括地说)两个标签,而我替换新标签。
我的DataFrame是:
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=np.array([1,2,3,4]), index=['a','b','c','d'], columns=['cost'])
cost
a 1
b 2
c 3
d 4
我想把它改成:
cost
a 1
b 2
c
假设我有一个类似于以下内容的pandas.DataFrame df:
A0 A1 A2
0 a a b
1 b b g
2 c b h
3 d c NaN
现在有一些特定的值,我想对照这个DataFrame来检查。我们打电话给他们
candidates = ["a", "b", "c", "g"]
对于每个候选人,我想检查它是否对我的DataFrame的每一列都是唯一的(它可能发生在多个列中)。这组候选人的期望输出将是带有
pd.DataFrame(
[
因此,此链接()描述了如何根据当前值执行非常简单的列删除操作……
...This行将删除列line_race包含值0的行
df = df[df.line_race != 0]
我的问题更深入一点。
我想删除DataFrame中第一列中的值不是特定值的所有行。具体地说,如果第一列fish_frame[0]包含的字符串与另一个列表stocks中的值不匹配,则将其删除。
我以为像这样的东西会起作用,但它没有:
fish_frame = fish_frame[fish_frame[0] == (any s in fish_frame[0] for s in stocks)]
我的DataFrame的第
我希望用某些值从每一列的每一行列表中删除一些值。
b = pd.DataFrame({"a":[1,1,1,2,2],
"b":[6,7,8,9,10]})
b.groupby("a")["b"].apply(list).apply() # I try to group it but I do not know how to finish it after that. Any idea how to continue from this code?
我的想法是将所有"a“分组,然后从每
我试图根据多个现有值将数据从一列移动到另一列。我研究并为单个列找到了一个简单的解决方案--如下面的当前代码所示。但是,我想找一种方法来处理所有的行。我一直在研究一种方法,但似乎无法找到将一个可能的循环应用于此函数的方法。任何帮助都会很好。我使用的是最新版本的R和RStudio。谢谢!
当前DATAFRAME:
Row #People
A 3
A 2
A 2
B 1
B 1
C 3
C 3
C 2
C 1
期望的DataFrame:
Row: A B C
3 1 3
2 1 3
2 2
1
现行法典:
fil
我们需要填写分类数据表。我倾向于编写太多的for循环,我正试图找出如何使用apply()来实现它。我正在扫描最后一列,以找到一个没有丢失的值,然后在每一列中以其上方的值归档,只在对角线上。因此,如果有3列,这将填充最后一列的值。对于每一个“较高的分类水平”或左边的下一列,我都要重复一遍:
# fills in for Family-level taxonomy
for(i in nrows(DataFrame)){
if(is.na(DataFrame[[4]][i])) next
else {
DataFrame[[3]][i] <- DataFrame[[
我有一个包含日期时间列的csv文件:"2011-05-02T04:52:09+00:00“。
我使用scala,文件被加载到spark DataFrame中,我可以使用jodas时间来解析日期:
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df = new SQLContext(sc).load("com.databricks.spark.csv", Map("path" -> "data.csv", "header" -
我希望将具有相似数据的大量列合并为一列。dataframe中的行有很多空单元格,因为每行都有自己的列来存储这些相似的数据。例如:
Name Weight Addressw Addressx Addressy Addressz
A 10 11 g place
B 15 6, corner
C 24 15, lane garbage
D 33 51, str