我尝试按列合并两个CVS文件,但遇到错误。
import os
import pandas as pd
os.chdir('/home/yovel/PycharmProjects/fantasyfinal')
a = pd.read_csv("statsmerger.csv")
b = pd.read_csv("team.csv")
b = b.dropna(axis=1)
merged = a.merge(b, on = 'player')
merged.to_csv("output1.csv", index
我有一个视图,它为b.emissor和B.indexador列返回一些空值。如果为null,我需要首先在表TB_CAD_RF中找到这个值,如果仍然为空,我需要查询TB_CAD_RF_2。他还试图用案例陈述来思考一些事情,但却找不出答案。
有人能帮我吗?
select A.NM_ATIVO, B.EMISSOR, B.INDEXADOR from VW_POSICAO as A
LEFT JOIN
TB_CAD_RF B on A.NM_ATIVO = B.CODIGO
where a.NM_EMISSOR is null
as C LEFT JOIN (
select C.EMISSOR, C
我需要创建一个空的数据框架来创建列,并在循环中填充SQL查询结果。
我的查询如下:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
import pandas as pd
engine = create_engine('connection')
script = 'select * from table WHERE id=1111;'
query = text(script)
result = engine.execute(query)
rep = {"\\
我在玩熊猫游戏,我正在尝试让一些NaN列用0填充(其他列保持不变)。 这是我正在尝试的: variablesToCovertToZero = ['column1', 'column2'] #just a list of columns
print('before ', df.isna().sum().sum()) #show me how many nulls
# df = df.update(df[variablesToCovertToZero].fillna(0, inplace=True)) #try 1, didn't work
我想用一些用户控件填充网格视图,这些控件基于java代码在Android中的位置。例如,在一个8行8列的网格中,假设我想在Row1 X Column1中填充用户控件,假设我想在Row3 X Col4中填充用户控件,这意味着一些行X列我想填充为空,而另一些列则填充控件。我们如何在网格视图中做到这一点。或者我们可以用另一种方式来实现相同的功能?
简而言之,这是我想要发生的事情:
完成连接,如果行不存在,则执行相同的连接,但使用一个不同的值填充每行中的空列。
下面是我的加入:
Left Join CMS_ECH.dbo.hsplit hsplit on hsplit.row_date = ANDREWSTABLE.SegStart_Date
and hsplit.split=ANDREWSTABLE.dispsplit
and hsplit.starttime = ANDREWSTABLE.Interval
and hsplit.acd = ANDREWSTABLE.acd1
其中ACD1为1或4。
对于某些行,将存在空值。
如果
我有两张数据。在dataframe1中,我有一个列,其中包含一些空值。我希望使用另一个数据帧(即dataframe2 )的值来填充这些空值,方法是比较每个数据帧的不同列的值。
DataFrame 1:
Col1 Col2
A Null
B Null
C NUll
A 1000
B 1120
C 3200
数据框架2:
Col1 Col2
A 500
B 110
C 320
现在,我希望用来自第二个dataframe的值填充第一个dataframe中的空值,其中dataframe1.col1 = dataframe2.col1
最终想要的输出
如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?
我正在将fasta文件中的数据解析到字典中,然后遍历值的,以获得每个序列的汉明距离,我很难用汉明距离函数的输出填充一个空的多维数组。 from Bio import SeqIO
from scipy.spatial import distance
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import manifold
import matplotlib.pyplot as plt
seq_dict = {rec.id : rec.seq for rec in SeqIO.parse("HW2.fas",