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모든 행에 실제로 "완료된"데이터 세트가없는 모든 기록 데이터가있는 데이터 프레임이 있습니다. 아래 예제에서 데이터는 단일 행의 매개 변수 "C"에 대해서만 수집되었습니다. 실제 샘플의 총 수가> n 인 경우 평균을 수행하는이 데이터 세트의 평균을 얻을 수 있기를 원합니다. 내가 history[history.notnull().sum() > 3].mean()

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LogisticRegression scikit는 훈련에 관한 공변량 (열) 순서 문제를 배웁니다.

어떤 이유로 공변량의 순서는 scikit-learn에서 LogisticRegression 분류 자와 관련이있는 것으로 보입니다. 이상하게 보입니다. 나는 9 개의 공변량과 2 진 출력을 가지고 있는데, 열의 순서를 바꾸고 fit()을 호출 한 다음 predict_proba()을 호출하면 출력이 달라집니다. logit_model.fit(df['column_1

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팬더는 id 값이 이전 달에 발생하는 위치 기능을 만들

나는이 같은 팬더 dataframe의 데이터가 있습니다 id | month | count ------------------- 01 | 1 | 517 02 | 1 | 283 01 | 2 | 123 02 | 2 | 321 03 | 2 | 332 그래서 같은 ID가 다른 달에 나타날 수 있지만 때때로 이러한 경우가 있습니다. 예를 들어, 위의 예에

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pd.concat을 사용하면 데이터 프레임 열이 없어집니다.

다음과 같은 상황이 있습니다 : 'a'와 'b'키를 포함한 여러 사전을 포함하는 사전으로 구성된 '수정'열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 개정판은 키 열 id에 속합니다. 내가하려고했던 것은 dict 형식을 제거하는 것입니다. 따라서 모든 하위 사전에 해당 값을 데이터 프레임의 다른 열과 함께 나열하려고했습니다. 새로운 열은 다음 키의 이름 ('A'와 '

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백분율 변경을 기준으로 데이터 프레임에서 값을 제거합니다.

시리즈 데이터의 백분율 변화를 생성하려고합니다. 데이터는 지금은이 기간 동안 가격의 변화율을 계산해야 product time Price ACB 2017-01 100 ACB 2017-02 102 ACB 2017-03 101 ACB 2017-04 140 ACB 2017-05 130 ACB 2017-06 105 형식 이하이다. 우리가 값

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Pandas .to_sql이 sql에 보내려는 데이터 프레임에 대한 레코드를 삽입하지 않습니다. 이것이 일반적인 이유가 있습니까?

Pandas .to_sql이 sql에 보내려는 데이터 프레임에 대한 레코드를 삽입하지 않습니다. 이것이 일반적인 이유가 있습니까? 오류 메시지가 표시되지 않습니다. 열 이름이 잘 나타나지만 테이블은 완전히 비어 있습니다. 하나의 열 (예 : data.ix [2])을 보내려고하면 실제로 작동합니다. 그러나 하나 이상의 열 (data.ix [1 : 3])을 보

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조건부 행 인덱스를 사용하는 Pandas-lambda 함수

3 개의 열을 참조하여 데이터 프레임에 람다 함수를 적용하려고합니다. 다음 논리를 기반으로 열 Cumulative Total 중 하나를 업데이트하려고합니다. 첫 번째 행에있는 경우 Cumulative Total은 Total의 값과 같아야합니다. x.shift()['Cumulative Total'] - (x.shift()['Total'] * (x.shift(

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나는 영화에 대한 사용자의 의견과 dataframe을 가지고 예를 구문 분석하고 싶습니다

팬더 dataframe의 컬럼에 함수를 적용하는 것은 "movie2" User id Old id_New id Score Comments 947952018 3101_771355141 3.0 If you want to see a comedy and have a stupid ... 805407067 11903_18330 5.0 Argento?s fever

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내가 열이</p> <p>그럼 내가 하나의 범주를 가진 모든 행을 제거 범주되고있는 dataframe을 판다

안녕에 범주 인덱스의 범주를 재설정합니다. 결과 데이터 프레임에 존재하는 범주 만 있고 해당 인덱스에 삭제 된 범주를 유지하지 못하게하려면 어떻게해야합니까?

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Python (Pandas?) : 가변 열 너비가있는 CSV 파일의 데이터 집계

각 열이 날짜, 지역 및 해당 날짜/지역에서 관찰 된 일련의 ID 인 가변 열 너비가있는 CSV 파일이 있습니다. . 데이터는 다음과 같다 : 12/01/2017,Region1,BMW_123,TESLA_332,TESLA_2002 11/07/2017,Region2,TESLA_332,BMW_123,TESLA_2002,TESLA_99812 11/19/2017