通过这个问题:How to group data and construct a new column - python pandas?,我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id,但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能,我如何实现它,然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id,其中包含属于该unique_id的对象数组)? 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手,这是我现在所拥有的: import pandas
import apache_beam as beam
我有下一个包含两列的DF。 A x
A y
A z
B x
B w
C x
C w
C i 我想产生一个这样的邻接矩阵(计算交集) A B C
A 0 1 2
B 1 0 2
C 2 2 0 我有下一段代码,但不能工作: import pandas as pd
df = pd.read_csv('lista.csv')
drugs = pd.read_csv('drugs.csv')
drugs = drugs['Drug'].tolist()
df = pd
我知道以前也有人问过类似的问题。不过,我的问题略有不同。我正在尝试跨多个列获得merge_asof的功能。以下是数据集:
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'a':[1,5,10]\
,'business'['FRC','FRC','FRC']\
,'left_val':['a','b','c']})
right = pd.D
PowerBI相对较新,所以如果这是一个愚蠢的问题/无法实现,我很抱歉,但我正在绞尽脑汁试图解决这个问题。 我已经连接到两个数据源(‘Current’和‘Previous’),每个数据源都包含从CRM系统中提取的项目,以及项目状态。如下所示: Project ID Status
1. Accepted
2. Closed
3. Closed
4. Accepted 我已经创建了一个表,显示每个源的每个状态的计数,如下所示,通过在Project ID上连接两个源: Status Current
我正在阅读2篇dfs文章,内容如下:
extra = pd.read_csv('table1.txt', sep = '\s+')
data = pd.read_csv('table2.dat', sep = '\s+')
extra.info()的输出是:
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 11528 entries, 0 to 11527
Data columns:
a 11528 non-null values
key 115
因此,我从标准普尔500指数,从csv文件中收集数据。我的问题是,我如何创建一个大的数据,它有500列和所有的价格。该守则目前是:
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import datetime as dt
from datetime import date
import numpy as np
def get_data():
start = dt.datetime(2020, 5, 30)
end = dt.datetime.now()
csv_file = pd.read_csv(os.pa
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外,匹配是基于严格相等的,在最后一列中,关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行,而在本例中,第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧,如所述,该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案,但这需要一段时间才能完成所有的数据,所以我尝试了熊猫合并功能。但是,在我的测试数据上,合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行:
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l