dataframe

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I는 다음과 같습니다 dataframes의 목록을 가지고 : 이 같은 파일 이름이 있습니다 testlist "Folder1/AT0ILL10000700500dymax.1-1-1990.31-12-2011" "Folder1/CH0001A0000700100dymax.1-1-1992.31-12-2007" "Folder1/CH0005A0000700500dyma

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Python Pandas 컬럼에서 문자열 값을 참조하는 인덱스 값 선택

특정 날짜에 대한 새로운 정보가있을 때 날짜 순서가 지정되고 한 열에 'x'값이있는 데이터 프레임이 있습니다. original_df index date value newinfo 0 '2007-12-01' 75 Nan 1 '2007-12-02' 75 Nan 2 '2007-12-03' 83 x 3 '

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파이썬으로 긁어 모으는 동안 여러 페이지를 반복합니다.

IDMb에서 여러 페이지를 구문 분석하려고합니다. 파서는 한 페이지에서 정보를 모으기 위해 붙어 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 포럼을 시도해 보았습니다. 내 임베디드 루프를 올바르게 설정하지 않았거나 초기 요청을하지 않는 것과 관련이 있다고 생각합니다. 도와주세요. 감사. 이 스크립트의 문제점 : 한 페이지의 루프. #Basic libraries

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파이썬 : (열 이름의 이름 바꾸기의 일부로) 대문자로 문자열 분할

이름을으로 변경하여 팬더 데이터 프레임의 열 이름을 바꾸고 싶습니다. 따라서 이름 (문자열)을 분할하고 싶습니다. 문자열 내의 대문자로 예를 들어, 내 열 이름은 'FooBar'또는 'SpamEggs'이고 한 열은 'Monty-Python'입니다. 내 목표는 'foo_bar', 'spam_eggs', 'monty_python'과 같은 열 이름입니다. df.

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R - 집계 함수 하위 목록 만들기

집계 함수를 사용하여 일부 데이터를 요약하고 있습니다. 데이터는 대출 데이터이며 ContractNum과 LoanAmount가 있습니다. StartDate로 데이터를 집계하고 대출 수와 대출 금액을 계산합니다. 여기 데이터의 샘플과 내가 사용하는 기능입니다 : ContractNum <- c("RHL-1","RHL-2","RHL-3","RHL-3") Star

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google api에서 배열을 수정하여 데이터 프레임 만들기

팬더로 간단한 데이터 프레임을 만들려고합니다. 파이썬 스크립트를 사용하여 배열에 저장된 모든 주소 사이의 거리 행렬을 가져옵니다. 배열 값을 성공적으로 만들었지 만 DataFrame에는 배열 배열이 필요합니다. import googlemaps import pandas as pd gmaps = googlemaps.Client(key='MYKEY') a

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data.frame에서 차이점 또는 델타 열을 어떻게 동적으로 생성합니까?

내 dataframe에는 Balance, Balance1, Balance2, ..., Balance36의 미결제 잔액이 있습니다. Balance1 방법은 아래의 방법으로 단순화 할 수 있습니다 - 나는 Balance2은 = 매달 사이의 델타, 즉 Delta2에 대한 열을 추가합니다. dataset$delta1 = apply(dataset[, c("Balan

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함수 내의 데이터 프레임 액세스

다음 코드와 비슷한 모듈을 작성하고 싶습니다. 이 기능은 별도의 파일에 저장됩니다. def function_1(arg): x1, x2= arg x3, x4= dataframe.loc[index, column_list] d1, d2 = some computation return (d1, d2) def function_2

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다시 구성 목록

나는 n dataframes mylist = [None]*3 mylist[0] = pd.DataFrame(data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]],columns=['a','b','c','d','e']) mylist[1] = pd.DataFrame(data=[[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]],columns=['

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일괄 입력

내 회귀 코드의 마지막 블록에 다음 코드를 실행 오전 : steps = 50000 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train, feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train})