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팬더 데이터 프레임의 숫자 열에서 n 번째 최소값과 n 번째 최대 값을 얻는 권장 방법은 무엇입니까? 예를 들어 a에서 세 번째로 큰 값이고 b에서 두 번째로 작은 값입니다. a b 0 3.0 1.0 1 2.0 4.0 2 4.0 2.0 3 1.0 3.0

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각 ID와 법칙 (시작 연도와 종료 연도가 포함 된 행)을 각 ID와 연도에 대한 행이있는 파일로 바꿉니다.

laws이라는 각 법에 대한 행이있는 df가 있습니다 (각 id마다 하나씩). laws에서 idyear DF 출력을 얻기 위해 어떻게 효율적으로 몇 가지 코드를 작성 가겠어요 idyear <- data.frame(id=c(rep(1,6),rep(2,6),rep(3,6)), year=(rep(c(2001:2006),3)), law1=c(rep(0,16),1,

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파이썬에서 팬더 데이터 프레임으로 텍스트 데이터를 읽을 수 없습니다.

Pandas : populate column with if condition not working as expected의 텍스트 데이터를 데이터 프레임으로 읽으려고합니다. dftxt = """ 0 1 2 1 10/1/2016 'stringvalue' 456 2 NaN 'anothersting' NaN 3 NaN 'and a

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팬드는 행 조건에 따라 특정 열을 선택합니다.

약 50 열 및> 100 행을 가진 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 열 'col_x', 'col_y' ('col_z' < m)을 선택하고 싶습니다. 이 작업을 수행하는 간단한 방법이 있습니까? df[df['col3'] < m] 및 df[['colx','coly']]과 유사하지만 결합 되었습니까?

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Shiny 응용 프로그램에서 .csv의 병합 data.frame을 작성하십시오.

내 Shiny 응용 프로그램에서 만든 동적 data.frame을 관리하는 데 문제가 있습니다. 문제는 server.R을 통해 처리되기 때문에 액세스 할 수있는 방법을 찾지 못하고 벡터로 병합 한 다음 다른 모든 변수 (모든 텍스트/숫자 입력)를 작성한 다음 작성합니다. 근무 응용 프로그램은 여기에 액세스 할 수 있습니다 https://samtre.shiny

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출력을 표시하려면 데이터 프레임이 팬더의 마지막 명령이어야합니까?

출력용 데이터 프레임을 표시하고 파일 처리 및 오류 로깅을 수행해야합니다. 그래서 pycharm에서 .ipynb 파일을 만들고 위에서 언급 한 모든 작업을 수행 했습니까? 그러나 나는 데이터 프레임을 내 방법 (마지막 하나가 아니라)에서 언급 했으므로 창 밖으로 데이터 프레임을 볼 수 있습니다. 이전에 내 프로그램이 간단하고 데이터 프레임이 마지막 명령 일

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Python Dataframe groupby와 행 값을 합하는 방법

데이터 프레임에 'Over_Id'열을 그룹화하고 그룹화하는 동안 열 runs_scored의 값을 합산하려고합니다. 내가 groupby를 사용하는 경우 , 내 다른 열 예 느슨한 : ball.groupby(['Match_Id','Innings_Id','Over_Id'])['runs_scored'].sum() 내 runs_scored 열을 얻을 수 있었다,

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Pandas DataFrame - dtype == 'category'열이 누적 된 성능 열

메모리 사용량이 큰 큰 데이터 프레임을 사용하여 반복 값 열에서 dtype을 변경하면 많은 양의 메모리를 절약 할 수 있다고 읽었습니다. 나는 그것을 시도했지만 정말로 25 % 메모리 사용량을 떨어 뜨 렸지만 그때 나는 이해할 수없는 성능 느려짐에 부딪쳤다. dtype 'category'열에 group by aggregation을 수행하고 dtype을 변경

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GROUPBY와 팬더

여러 기능 집계를 수행 I 다음 dataframe 있습니다 date in out balance 01/01/2017 50 70 100 02/01/2017 100 10 190 ... ... ... ... 나는 다음과 같은 코드 (월별로 그룹화) 요약 파일을 만드는 오전 그러나 df2 = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq=

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데이터 프레임의 행을 일치시키고 일치하지 않는 행을 제거하는 더 빠른 방법은 무엇입니까?

시간, 위도, 경도, 고도, 속도가있는 데이터 프레임이 있으며 위도/경도 쌍을 부드럽게하는 허용 오차를 기반으로 데이터 세트를 줄이기 위해 매끄럽게 사용하고 있습니다. 정상적으로 작동하지만 시간, 고도, 요소가 포함 된 원본 데이터 프레임과 평행하게 단순화 된 데이터 요소 (lat, lon) 버전을 일치 시키려고하면 데이터 포인트가> 500 일 때 너무 오