对于数据帧中的每个ID,我希望排除特定二进制变量("Y")中具有相同值的行。这意味着如果ID在Y中得到相同的值(只有0或只有1),那么应该排除它。
数据说明:
ID X Y
a .. 0
a .. 0
a .. 0
b .. 1
b .. 0
b .. 1
b .. 0
c .. 1
c .. 1
c .. 1
c .. 1
预期结果:
ID X Y
b .. 1
b .. 0
b .. 1
b .. 0
我有一个数据帧2*N
eventcode filename
ET0001 A.csv
ET0001 B.csv
ET0002 C.csv
ET0002 D.csv
ET0002 E.csv
ET0003 F.csv
ET0003 G.csv
我需要迭代,对于每个事件代码组,我想读取组中的每个.csv文件,并将它们附加到最终的数据帧中。
在这种情况下,我需要
ET0001 df_AB.csv ###(name is like this but actually they formed after appending A.csv and B.csv)
我是pandas的新手,我想创建一个包含分组和过滤数据的新数据集。现在,我的数据集包含两列,如下所示(第一列包含A、B或C,第二列包含值): A 1
A 2
A 3
A 4
B 1
B 2
B 3
C 4 -->现在我想按第一列(A,B,C)的键进行分组,并且只显示键,其中值1和2存在。这样我的新数据集看起来就像: A 1
A 2
B 1
B 2 到目前为止,我只能打印所有内容,但我不知道如何过滤: for name, group in data.groupby('keys'):
print(name)
print(group) 我
我有一个带有文本的表格,其中肯定会有文本中的重音。
然而,与此连接的另一个系统在管理口音方面存在问题。
我正在创建一个视图,以便此系统连接到该视图,但我希望删除查询中的重音。
有没有办法替换查询中的这些字符?(不得对原始数据进行转换)
我们来看一下transform:
Héctor
Pablo
Pedro
María
至
Hector
Pablo
Pedro
Maria
我有一个数据帧 Id Seqno. Event
1 2 A
1 3 B
1 5 A
1 6 A
1 7 D
2 0 E
2 1 A
2 2 B
2 4 A
2 6 B 对于每个ID.Seqno,我希望获得自最近出现的模式A=2以来发生的所有事件。是每个ID的序列号。 Id Seqno. Event
1 5 A
1 6 A
1 7 D
2 1 A
我试着用火花做某种过滤。我有一个数据框架,如下所示:
ID Property#1 Property#2 Property#3
-----------------------------------------
01 a b c
01 a X c
02 d e f
03 i j k
03 i j k
我希望给定ID的属性是相同的。在上面的示例中,我
我有这样的数据集:
index id col1 col2 col3
1 1 a
2 1 b
3 1 a
4 2 a
5 2 b
6 2 a
我希望筛选数据库,以便为每组ID获得重复"a“的第一个值。其余的行可以删除。例如,我应该得到:
index id col1 col2 col3
1 1 a
4 2
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例: list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
我有一个包含2列的数据帧,如下所示:
Index Year Country
0 2015 US
1 2015 US
2 2015 UK
3 2015 Indonesia
4 2015 US
5 2016 India
6 2016 India
7 2016 UK
我想创建一个新的数据帧,其中包含每年国家的最大计数。新的数据帧将包含3列,如下所示:
Index Year Countr
我有一个表,如下所示: |A|B|C|D|
|---|---|---|---|
|1|b1|c1|d1|
|1|b2|c2|d2|
|2|b3|c3|d3|
|2|b4|c4|d4| 我想迭代不同的A值,并从剩余的列中构建一个pandas数据框,然后使用该表进行计算。我尝试了以下方法: import sqlite3
import pandas as pd
conn = sqlite3.connection('my_db.db')
c = conn.cursor()
for entry in c.execute("SELECT DISTINCT A in table):
我知道有一些关于这个主题的问题(比如Pandas: Cumulative sum of one column based on value of another),但是它们都不能满足我的要求。 假设我有一个像这样的数据帧 ? 。 我想按月计算成本分组的累积和,避免考虑当前值,以便使用groupby和cumsum获得所需的column.By。我获得列CumSum ? 。 生成数据帧的DDL是 df = pd.DataFrame({'Month': [1,1,1,2,2,1,3],
'Cost': [5,8,10,1,
我有两个数据帧,每个数据帧看起来像
date country value
20100101 country1 1
20100102 country1 2
20100103 country1 3
date country value
20100101 country2 4
20100102 country2 5
20100103 country2 6
我想将它们合并到一个数据帧中,如下所示
date country1 country2
我有一个数据帧,看起来像这样: player school team result exam
a s1 z False English
a s1 z True German
a s1 z True Geography
b s1 z True Geography
b s1 z True History
b