我使用本机请求从两个表中选择数据。
当我在pgAdmin控制台上执行请求时,结果返回得很好,但是当我从我的应用程序执行请求时,当我使用same ()函数时,对所有列都返回相同的值。低于请求
SELECT s.id,
p.nom,
p.prenom,
round(s.column1, 2),
round(s.column2, 2),
round(s.column3,2)
FROM table1 s
INNER JOIN table2 p USING (id)
where s.id_type = 2
an
我有一个dataframe,其中每一行都是我想使用的字典。
1. The x axis should be the float values for each `'dialog'`
2. The y axis should show the 4 different models
3. There should be a plot for _each parts of speech_, meaning there should be a graph for 'INTJ', another for 'ADV' and so on.
我
事实证明,这对我来说不是微不足道的,所以我想看看其他人是否有简单的解决方案:
假设我有一个任意数量的pd.Series(比方说3),如下所示:
first = pd.Series(range(5))
second = pd.Series(range(7))
third = pd.Series(range(6))
我想让它们都有相同的长度(7 --这是最大的长度),并用np.nans填充较短的那些,要么在顶部(也可以在底部),这样第一个看起来就像:
nan
nan
0
1
2
3
4
诸若此类。
我遇到了一个奇怪的问题(或者是故意的?)如果提供的参数没有提供布尔列,则combine_first或update将导致存储为bool的值向上转换为float64。
ipython中的工作流示例:
In [144]: test = pd.DataFrame([[1,2,False,True],[4,5,True,False]], columns=['a','b','isBool', 'isBool2'])
In [145]: test
Out[145]:
a b isBool isBool2
0 1 2 False
我有这个数据框架:
data = {'one': pd.Series([1,2,3], index=['a','c','d'], dtype='i4')
'two': pd.Series([4,7,2,2], index=['a','b','c','d'])}
pd.DataFrame(data)
我得到了以下输出
one two
a 1.0 4
b NaN 7
c 2.0 2
d 3.0
为什么我不能使用下面的列表理解中的np.nan ()来检测数据中的np.isnan值?列表理解是否在某种程度上改变了值的类型?
data = pd.DataFrame({'col':['a', 'b', np.nan]})
[print('NaN') if np.isnan(i) else print('Not NaN') for i in data.col]
我有一个表,其数值列类型可能包含NaN值。在使用Dapper运行查询时,如果字段包含Unknown message code: 0值,则会得到异常NaN。
示例模式
CREATE TABLE test (id Serial NOT NULL, val Numeric NOT NULL );
insert into test(val) VALUES(1.5),('Nan');
下面是抛出异常的查询
public class MyClass
{
public int ID { get; set; }
public double Val { get; set; }
}
我有一只熊猫的资料如下:
0 1 2 3 4
0 a b c d e
1 f g h i j
2 k l m n o
3 p q r s t
我希望用column 1中的值替换dataframe中的所有列,因此结果是
0 1 2 3 4
0 b b b b b
1 g g g g g
2 l l l l l
3 q q q
我不明白为什么使用dtype=str创建的系列结果如下:
In [2]: pandas.Series(index=range(2), dtype=str)
Out[2]:
0 NaN
1 NaN
dtype: object
但是使用DataFrame创建的dtype=str结果如下:
In [3]: pandas.DataFrame(index=range(2), columns=[0], dtype=str)
Out[3]:
0
0 n
1 n
为什么只有字母"n“的字符串?
为什么系列赛和DataFrame有这样的区别?
这些文件在哪里?!
将索引更改为“PassengerId”,然后尝试df.loc函数根据新索引检索信息,但结果包含缺失的值
探索泰坦尼克号的数据集。
附加一些值的new_row。
将索引改为PassengerId。
尝试使用df.loc进行搜索。
得到结果,值在现有行中消失,但显示新附加行的值。
# Loading the dataset in to a Data Frame
dataset= pd.read_csv('Titanic_train.csv')
# Add a New Row at the bottom to the Dataset
new_row=
我有几百行,列项、编号和值。在value列中,我想计算两行之间的值差,这可以简单地用
df['value']=df['value'].diff(-1)
但是在value列中有所有的数字,但是在很少的地方有一个字符串值"NO",所以这里我想检查当前行值与先前值的差异--行中的值--或者行中的两个值都是"NO",那么它应该跳过它的检查并向前移动。因为,(如)当有差别时,一个值是“不”,而不是它应该忽略它或把南放在它前面。输出情况如下:
value output
5 NAN
4 1
6 -2
NO
我有一个数据帧,里面装满了浮点数和NaNs。我需要将所有的小数/浮点数转换为整数。我检查了所有的类型都是整型的,但是到numpy.float64的转换不起作用。这就是数据帧的样子。
目前,我正在使用此代码尝试将所有非non更改为整数,但它不会将数据帧中的浮点数替换为整数。
for i, row in df_cn.iterrows():
for col in df_cn.columns:
cell = row[col]
if isinstance(cell, np.float64) and np.isnan(cell) == False:
我偶然发现了一段用gcc发出警告的代码
float f;
// Calculate a value for f
if (!f == 0.0)
{
// Handle it being non-zero
}
这可能只是另一个团队成员的错误,检查代码的真正含义是:
if (f != 0.0)
// OR
if (!(f == 0.0))
我已经更正了代码,但我只是想知道!NaN的计算结果是什么。我们在f中使用if值,所以我们不希望NaN通过检查。
下面的时间序列在两列中度量起始点和结束点之间的变化。我希望使用矢量化方法来计算列l,而不是在Pandas中逐个记录路径。有一种简单的方法来计算列吗?ffill()和其他填充技术天真地没有解决起始位置和结束位置之间的空白。有什么方法可以为ffill/bfill提供条件来帮助解决这个问题?
注:s和e对应于起始位置和结束位置。我想要构建一个序列,其中l只位于s和e位置之间,但不包括开始位置(也不包括没有开始和结束的位置)。
下面的示例,行0-2,我们希望用不包括第一行的行填充l。还希望确保在我们有了另一个s之前,不会有行的行。
s e l
0 1.0 NaN NaN
1 N
例如,如果我有:
def f(x):
return x
在哪里,x应该是一个NaN值--它应该如何被键入呢?
如果我暗示使用np.nan,就会得到错误:error: Variable "numpy.nan" is not valid as a type。我可以使用np.float64,但这感觉太宽泛了,不能满足我的需要。
例:
def f(x : np.nan) -> np.nan:
return x
我有以下数据帧: field value
0 longitude 100
1 altitude 200
2 location China
3 date 20180303
...... 我想将此数据帧转换为以下格式: field string_value int_value datetime_value boolean_value float_value field_type
0 longitude NA NA NA NA