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팬더 데이터 프레임에 하나의 열이 있고 각 행에 값 목록이 있습니다. 각 행의 해당 값을 사용하여 평균을 계산해야합니다. 즉, 목록에 8 개의 값에 대한 평균이 필요합니다. 리스트의 각 요소가 I NumPy와 배열로 변환 한 다음 수단을 가지고 있지만 오류 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and

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DataFrames.jl이 NaN 대신 NA를 구현하는 이유는 무엇입니까?

DataFrames.jl은 누락 된 값에 대한 NA을 구현 그럼에도 불구하고 help?> NA NA A value denoting missingness within the domain of any type. , 줄리아는 이미 NaN의 유형이있다 : help?> NaN NaN A not-a-number value of type Float64

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코드는 다음과 같습니다 팬더

에서 to_csv에 의해 CSV로 '0012'추천했습니다 : a={'code':['0012'],'name':['jason']} DataFrame(a).to_csv('test.csv') 이 나타나는 것을 test.csv 파일에서 '12'에 데이터 '0012'변경 . 어떻게 문제를 해결할 수 있습니까? 고마워요 :)

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dict에서 pandas DataFrame의 새 열로 숫자 값 추가

저는 기계 학습을 연습하고 영화/등급 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 각 장르 (숫자 약 1300 개)를 숫자로 식별하는 데이터 프레임에 새 열을 만들려고합니다. 제 논리는 고유 한 장르와 정수로 된 사전을 만드는 것입니다. 그런 다음 for 루프를 만들어 데이터 프레임의 각 행을 반복하면서 각 장르를 확인한 다음 적절한 값을 "genre_Id"라는 새

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여러 개의 재구성 목록을 팬더에 추가하십시오. DataFrame

영국의 공동 데이터를 폐기하고 한 번에 하나의 병원에서 원하는 형식으로 결과를 얻습니다. 결국 모든 병원을 반복하고 싶지만 처음에는 세 가지 병원을 배열하여 반복을 결정했습니다. 나는 한 병원에있을 때 아래의 코드는 팬더 DataFrame 나에게 최종 결과의 올바른 형식을 제공합니다 import requests from bs4 import Beautifu

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그룹을 만들고 다른 제품 모델을 계산하십시오. 백분율

큰 데이터 세트가 있으며이 코드를 사용하여 모든 제품의 다른 제품과 모델을 그룹화합니다. val tt2 = dTestSample1.groupBy("Product", "model") .agg(count("Product") as "countItems") .withColumn("percentage", (col("countIte

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4 개의 멀티 인덱스 레벨 행 계층 구조를 엑셀에서 팬더 데이터 프레임으로 업로드하려면 어떻게해야합니까?

나는 몇 시간을 들여 해결책을 찾고 있지만 지금까지는 아무것도 찾지 못한다. 다음 표가 있습니다 (스크린 샷 참조). 누구나 빛을 비추고 데이터 프레임에 업로드하는 방법을 설명해 줄 수 있습니까? 많은 감사, 안드레아 enter image description here

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개체 데이터 형식이지만 부동 소수점 값이있는 데이터 프레임

데이터 형식이 혼합 된 연도 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 그것은 다음과 같습니다 Year #(the dtype is Object) '2001' 2002.0 2003.0 등 에 나는 데이터 형식을 유지하지만, 첫 번째 값처럼 보이도록 데이터를 변경하고 싶습니다. Year 2001, 2002,2003,2004 .......

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파이썬 DataFrame 형상 차이

(143, 1) 들이 동일한가? 그것들은 모두 143 행의 1 열 데이터 프레임입니다. 후자는 하나의 열을 가진 개체 pd.DataFrame 동안 감사

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팬더 데이터 프레임 목록이있는 사전을 값으로 만들려면 어떻게해야합니까?

나는 팬더 데이터 프레임을 사전에 넣으려고하고있다. 데이터 프레임 청크 목록을 사전에 값으로 넣으려고했는데 파이썬이 아무런 설명없이 오류를 반환합니다. 는 여기에 내가 할 노력하고있어 무엇 : 내가 팬더 dataframe에 메신저 chatlog CSV 파일을 가져 와서 자신의 날짜하여 분할하고, 목록에 그들 모두를 넣을 수 있었다. 이제이 목록을 반복하고