我有一个DataFrame:
X Y Z
1 ana python,ms-excel,C++,Aws
2 aba Python,MS-EXCEL,C++,AWS
3 ama Python
我需要知道Z列是否有python,ms-excel。
所以,也许结果看起来是:
X Y Z_new
1 ana 2
2 any 2
3 ama 1
问题是我可以解析,但是列太多了,找出与我需要知道的列名称相似的列是很费劲的。
我完全是python的新手,目前我正在尝试解决一个问题,该问题允许我取除未知列数之外的每一列的平均值。 我想,如果我知道它有多少列,并且每个计算都是分开的,我就知道怎么做了。我应该通过创建一个空列表并将列循环回其中来完成此操作。 import numpy as np
#average of all data not including NAN
def average (dataset):
return np.mean (dataset [np.isfinite (dataset)])
#this is how I did it by each column separate
data
我有一个excel文档,其中包含以下值(仅提供了与此相关的值)。
对于value列,我希望从值200、400、600中选择,并将它们随机应用于每一行。除此之外,我需要在每个ID中有一个均匀的分布(因此每个ID有200次,400次,600次)。
目前,我在value列中使用了此excel公式=CHOOSE(RANDBETWEEN(1,3),200,400,600),它从这三个值中随机选择,但显然没有在每个ID组中提供均匀分布(尽管在某些情况下可能是偶然的)。
ID value
1 x
1 x
1 x
1 x
1 x
1 x
1 x
2 x
2 x
2 x
我正试着和熊猫一起读你找到的的文件。我保存在本地目录中。我被迫使用Python3.6
import requests
r = requests.get('https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/observations_germany/climate/hourly/air_temperature/historical/TU_Stundenwerte_Beschreibung_Stationen.txt')
with open('DWD_weather_stations.txt','w')
我在delta表中有一列,它的十进制数据类型为精度22和刻度16。
我意识到这个列中的数据被存储为null。例如,下面返回NULL-
%python
from pyspark.sql import functions as F
spark.range(1).withColumn("new",F.lit('20161125').cast("decimal(22,16)")).display()
存在着1000多个数据类型为十进制(22,16)的δ表,列总数为数千列。
我试过将"allowPrecisionLoss“设置为true,但没有帮助
(Python 2.7)我希望在python数据帧中创建一列,其大小与成员行所属的组的大小相同(通过行ID编号进行索引)。分组基于日期和金额这两列中具有相同值的行。我尝试使用groubpy和size -这是针对类似问题的建议-但由于索引问题,我无法将结果大小值传回源数据帧。我是否应该使用字典来读取所有唯一值对,那会是什么样子?或者,我应该学习如何使用join操作将groupby对象合并到原始数据帧中。注意:这是一个大型数据集。
示例数据:
date amount address
ID
176820 1/4/2
我有3个非负整数和一个数n,使得
0 <= a <= n, 0 <= b <= n, and 0 <= c <= n.
我需要一个单向散列函数,它将这3个整数映射为一个整数(可以是任意整数、正整数或负整数)。有没有办法这样做,如果有,怎么做?有没有办法使这个函数可以表示成一个简单的数学表达式,其中唯一的参数是a,b,c和n?
注意到:我需要这个函数,因为我在python上使用3个整数的元组作为字典中的键,而对于超过10^10键,空间是一个真正的问题。
我有一个带有讨厌的零列的数值数据矩阵,我想删除它来做一些数据处理。我用is_zero_column <- colSums(matrix) == 0跟踪什么列是零列,并通过matrix <- matrix[,colSums(matrix)!=0]删除零列。
现在,我将如何进行反向操作,使用真/假(如果为零列为真)的is_zero_column将零列重新插入到矩阵中?
如果这不是R,我会选择一个forloop,其中构造一个新的矩阵:(在python-ish伪代码中)
new_matrix;
for i in is_zero_column:
if i is TRUE:
new