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저는 ckan 인스턴스에서 데이터를 수집하고 다른 ckan 인스턴스에서 수집 중입니다. 나는이 주제에 완전히 새로운 것이다. 내 사례에서 데이터 세트를 수확 할 수 있지만 다음 단계를 이해할 수는 없지만 데이터의 전처리 및 후행 처리 방법을 이해할 수 없으며 다음 단계는 무엇입니까? 현재 내 컬렉션의 데이터 세트 스크린 샷입니다. 그것에 대해 이동하는 방법

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팬더에서 그룹의 최대 데이터가있는 열 값을 얻으려면 어떻게해야합니까?

각 특정 user_id에 대해 여러 행을 가진 데이터 프레임이 있고 각각의 값을 집계하는 새로운 데이터 프레임을 만들려고합니다. user_id. user_id col1_sum col2_latest 100 5 B 200 4 B 300 7 C 나는이 같은 GROUPBY 수행하여 col1_sum를 가지고 : 을 예를 들어,

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.trace (프로파일 링 안드로이드 응용 프로그램) 파일을 SQL 형식으로 구문 분석하는 방법

나는 안드로이드 개발에 나왔다. 내 응용 프로그램의 성능을 프로파일 링하려고했습니다. 그래서 다음 코드를 추가하여 로그 파일 (.trace)을 생성했습니다. - `// start tracing to "/sdcard/calc.trace" Debug.startMethodTracing("calc"); // ... // stop tracing Debug.s

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팬더 데이터 프레임의 서브 세트를 다른 시리즈로 대체하는 방법

저는 이것이 사소한 질문이라고 생각합니다.하지만 그럴 수는 없습니다. d = { 'one': pd.Series([1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'two': pd.Series([np.nan,6,np.nan,8], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'three': pd.Serie

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Aspect 기반 정서 분석 라이브러리

저는 구두 주석에 대한 aspect 기반의 정서 분석을 수행해야하는 프로젝트에 참여하고 있습니다. 아무도 기존의 훌륭한 라이브러리 나 예제를 제안 할 수 있습니까?

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평균 로그온 일별 - 파이썬 팬더

요일별 표준 로그온과 표준 편차를 확인하려고합니다. 나는 이것을 위해 python과 pandas 패키지를 사용하고있다. 도움을 주셔서 감사합니다. 데이터 : 2016-01-01 13:49:01 2016-01-02 13:49:03 2016-01-03 13:49:04 2016-01-01 13:49:05 2016-01-02 13:49:02 2016-01

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많은 열에 agg()가있는 팬더 groupby

의료 기록 앱에서 DB를 분석하도록 요청 받았습니다. 그래서 기록의 무리과 같습니다 그래서 내가 PX에 의해 2014 년 2011 년 3 개 백만 개 이상의 기록을 다시 시작해야한다, 나는 그들이, 각 환자에 대한 먹으 렴 때문에 그래서 환자 ID를 반복 알고 의사에게 많은 방문이 있어야합니다. 환자를 그룹화하거나 재개 할 수있는 방법은 무엇입니까?

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matlab에 상응하는 상수 섹션에 대한 보간

상수 섹션에 해당하는 벡터에 대한 선형 보간법은 어떻게합니까? 예를 들어 우리는 다음과 같이 두 개의 행렬을가집니다. Matrix = 125.2985 5.7057 125.2991 5.7098 125.2997 5.6880 125.3004 5.6739 125.3010 5.7140 125.3016 6.0141

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python-pandas를 사용하여 그룹 내에서 순위 지정

인스턴스 집합을 사용하여 8 개의 알고리즘 집합 (solver 열)을 비교합니다. 각 인스턴스는 각 알고리즘마다 한 번 실행되고 매개 변수 수준은 D (1에서 10까지). 그래서, 결과 데이터 프레임은 다음과 같을 것이다 : instance D z solver 0 1000_ep0.0075 1 994 threatened 1 1000_ep0.0

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팬더 데이터 프레임의 색인 값을 정리하는 방법은 무엇입니까?

Abomasnow Grass Ice 494 90 92 75 92 85 60 AbomasnowMega Abomasnow Grass Ice 594 90 132 105 132 105 Abra Psychic Psychic 310 25 20 15 105 55 Absol Dark Dark 465 65 130 60 75