pandas

2열

1답변

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?

0열

2답변

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

0열

1답변

팬더 데이터 프레임의 html 내보내기에서 간격을 설정하는 방법은 무엇입니까?

this answer을 수정하고 열 사이에 간격을 늘리려고합니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1,10], 'B': ['B','BBBBBB'], 'C': [0,1000], 'D': ['D','DDDDDD']}) #https://stackoverflow

-3열

1답변

매년 데이터를 분기 데이터로 변환합니다.

연간 데이터 집합을 분기 별 데이터 집합으로 변환하고 싶습니다. 일반적으로 연간 값을 4 번 반복하고 해당 연도의 분기마다 할당하고 싶습니다. 누가 도와 줄 수 있습니까? 감사.

1열

1답변

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,

3열

1답변

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

0열

2답변

팬더 : CSV 번호에서 '-'를 제거하십시오.

다음과 같은 문제가 있습니다. 두 개의 파이썬 스크립트가 있습니다. 첫 번째 CSV 파일을 새로운 형식으로 변환 (특정 열 삭제 및 달러 기호 제거) 별도의 스크립트는 변환 된 CSV 파일을 모두 읽고 특정 키로 데이터를 그룹화하여 하나의 큰 스크립트를 만듭니다. 다음 모든 문제를 계속 실행한다는 점을 제외하면이 모든 작업이 충분히 효과적입니다. 두 파일의

1열

1답변

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=

1열

1답변

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

-2열

1답변

plt.scatter (X [: 50,0], X [: 50, 1], color = 'red', 표시 자 = 'o', 레이블 = 'setosa')

plot에 관한 noobie 질문이 있습니다. .소수. 저는 두 개의 꽃잎이있는 꽃잎 길이를 분석하는 기계 학습 자습서를 작성하고 있습니다. df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header = None) print(df.tai