저는 2135 행과 518 열로 구성된 팬더가있는 DataFrame을 가져 왔습니다. 이제 첫 번째 60 개 행의 평균을 취하여 다른 행에서이 값을 뺍니다. 지금까지 나는 이것을 다음과 같이 사용했다. mean = df[1:60].mean()
첫 번째 60 개 행의 평균을 취한다. 그냥 사용하여 뺍니다 : df[61:2135] - mean
하지만 작
두 테이블이 있습니다. 하나는 참조 테이블 all_grid이고 다른 하나는 고객 정보가 t_customer입니다. 참조 표에는 있지만 고객 표에는없는 행을 표시해야합니다 (즉, 에는 customer_x 및 customer_y 열이 있지만, t_customer에는 표시되지 않는 행 표시). 두 테이블에서 열의 이름이 같지만 t_customer도 id 열이 있
아래에 입력했습니다. 두 열을 뺍니다. 그러나 가장 높은 값에서 항상 최저 값을 뺍니다. 결과로 음수 값을 원하지 않기 때문에 가장 높은 값이 첫 번째 열 (PaternalOrgin)에 있고 다른 시간이 두 번째 열 (MaternalOrigin)에있는 경우가 있습니다. 입력 : df2 <- PaternalOrigin MaternalOrigin Results
나는 Pandas를 시작하기 때문에 중요한 것을 놓치고 있을지 모르지만, 나는 함께 작업하고있는 두 개의 열을 빼는 것 같지 않습니다.이 df = pd.read_excel('/path/to/file.xlsx',sheetname='Sheet1')
df.head()을하고 내 표는 다음과 유사합니다 다음과 같이 나는 수입 엑셀 스프레드 시트를 a b
몇 가지 계산을 수행하려는 데이터 프레임이 있습니다. aa = c (1,3,1,0,0,1,6,1,14,3,0)
bb = c (0,0,5,0,0,1,6,0,2,15,1)
ee = rbind(aa,bb)
df = as.data.frame (ee)
먼저 I가 로우 AA에서 첫 번째 값에서 로우 (BB)의 제 1 값을 감산하고 싶습니다 ... 1 - 0은
두 개 이상의 타임 스탬프 열을 더하고 뺍니다. 내가 PostgreSQL을 사용하고 당신이 볼 수 있듯이 나는 구조를 가지고 : 내가 분 또는 초를 반올림 할 수없는, 그래서 나는 EPOCH를 추출하기 위해 노력하고있어 및 후 작업을하고, 첫 번째 EXTRACT이 열을 인식하기 때문에 항상 오류가 발생하지만 동일한 SQL 명령에 두 번째 EXTRACT을 넣
다음 테이블이 있으며 그림과 같이 출력이 필요합니다. 기본적으로, Table1:
Year num_date
2016 16703
2016 16705
2016 16706
2016 16708
.
.
Output:
Year num_date
2016 0
2016 2
2016 3
2016 5
누군가가 나를 R이를 달성하는 데 도움이 될