我有三角桌
# Load the data from its source.
df = spark.read.load("/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta")
# Write the data to a table.
table_name = "people_10m"
df.write.saveAsTable(table_name)
现在,我要添加一个模式更改,可能是单个列,可能是几个列,可能是嵌套数组。我无法预测代码执行过程中会出现什么情况。
我使用python的se
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
我是python的新手,有没有什么简单的方法可以根据python中的现有值创建分类值? city lapse
a 0
b 1
a 1
a 0
b 0
b 1 我想要创建的列是基于平均失效列的城市分类 city avg_lapse city_class
a 0.3 < .5
b 0.6 > .5 并基于该计算创建一个新列 city lapse city_class
a 0 < .5
b 1 > .5
a 1 < .5
a 0 < .
我正在使用flask(sqlalchemy)和postgres,我已经声明了一个带有datetime列的模型,该列由python模块提供的缺省为datetime.utcnow()。然而,我注意到在新行插入时时间不会改变,我做了一些挖掘,发现我不应该调用这个函数,而是这样传递它:datetime.utcnow
因此,我现在希望更改列以反映此更改,而不必删除表/列。
我已经尝试过ALTER TABLE mytable ALTER COLUMN trans_time SET DEFAULT datetime.utcnow,并得到以下错误:ERROR: cannot use column refer
我正在使用Python中的mysql。我有两张桌子。表的列是相同的。当“name”列与其他表匹配时,我希望将它们写入另一个表中。 Mysql和python table1
JOHN | 22
PETER | 13
MARK | 26
table2
JOHN | 22
CHRIS | 44
THOR | 56 表3应为: JOHN | 22
提取列数据集的最佳方法是什么?我有用于此数据分析的Matlab代码,但我想使用Python。
在中,如何提取单个列并将它们放入列向量中?例如,假设我想提取B列,第3到26行。读取excel文件的代码如下:
# importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# reads in excel data
cylinder_data_file = pd.ExcelFile('FriDataCylinder.xlsx')
cylinder_data_file.sheet_names
data = cylinder_
我有一个问题--现在我有一个导入CSV文件的代码,其中第一列充满了以下格式的单词:
This
Is
The
Format
一旦这个CSV文件被Python上传和读取,我希望能够使用NLTK POS标签标记这些单词。现在,我的代码是这样的
Import CSV
with open(r'C:\Users\jkk\Desktop\python.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
J = []
for row in reader:
J.extend(row)
import nltk
nltk.pos_tag(J)
pri
我试图让python将从count=1开始的所有数据附加到下一列,但是它会在count=0的结果底部打印它。我使用“自我”是因为我的课程和功能。“count==0”第一次生成两列。第一列是我的'self.header‘,第二列是'self.oneVariableSum(self.times2)’。但是一旦计数到1,它就会在第二列的底部添加'self.oneVariableSum(self.times2)‘。但我需要把它放在一个新的专栏里。我下面有那部分代码,但我不知道我做错了什么。
if (count==0):
self.all.append([sel
我在Python中有一个dataframe,它由1行但100列组成。看起来是这样的:
_id d.0.id d.0.name d.0.dep.id d.0.dep.name d.0.dep.1.id d.0.dep.1.name ....
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我需要以以下方式将dataframe转换为csv文件:
_id d.0.id d.0.name d.dep.id d.dep.name
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