我有2个以日期为索引的大数据框.为了简单地举一个例子,我们假设它们看起来像这样(第一个数据帧中特定日期的数据数量与第二个数据帧中的数据数量不同)： df1：Date X Y 2000-01-01 x1 y1 2000-01-01 x2 y2 2000-01-02 x3 y3 2000-01-03 x4 y4 2000-01-03 x5 y5 2000-01-03 x6 y6df2：Date X_2 Y_2 2000-01-01 X1 Y1 2000-01-01 X2 Y2 2000-01-01 X3 Y3 2000-01-03 X4 Y4 2000-01-0...
我正在尝试使用一个动态数目的a_P列来转换一个DataFrame像这样a1_P a2_P weight 0 33297.81 17407.93 14733.23 1 58895.18 43013.57 86954.04 变成新的DataFrame,看起来像这样(按P排序)P weight 0 17407.93 14733.23 1 33297.81 14733.23 2 43013.57 86954.04 3 58895.18 86954.04 所以到目前为止我正在尝试的是names = ["a1", "a2"] p = pd...
有两个字典x={1:['a','b','c']} y={1:['d','e','f'],2:['g']}我想要另一个字典z,它是x和y的一个合并的z = {1:['a','b','c','d','e','f'],2:['g']}可以执行此操作吗？我尝试了更新操作x.update(y)但这给了我以下结果z= {1:['d','e','f'],2:['g']}解决方法:在这种情况下可以使用Counter()：>>> x={1:['a','b','c']} >>> y={1:['d','e','f'],2:['g']} >>> from collections import Counter >>> Counter(x) + Counter(y) Counter({2: [...
我对绘制作为幂定律分布的一组点的概率分布感兴趣.此外,我想使用对数合并来消除尾部的较大波动.如果我仅使用对数分箱,并将其以对数对数刻度绘制,例如pl.hist(MyList,log=True, bins=pl.logspace(0,3,50)) pl.xscale('log')例如,那么问题是较大的垃圾箱占了更多的点,即我的垃圾箱的高度没有按垃圾箱的大小进行缩放. 有没有一种方法可以使用对数分箱,但是让python通过分箱的大小来缩放所有高度？我知道我可以手动以某种回旋方式完成此...
我目前有两个CSV文件.其中一个(f1)在一列中具有?1000个唯一ID,另一个(f2)是一个同名列中具有?50个唯一ID的子集. 我想根据ID合并它们,但是当f1和f2的列名称相同时,我想在f2列中选择信息.当我运行当前的合并功能时merged = f1.merge(f2, on='KeyID', how='left');具有相同名称的列将使用_x和_y版本生成两次.有办法解决吗？解决方法:使用combine_first()f2.set_index('KeyID').combine_first(f1.set_index('KeyID'))
我是Python的新手,似乎它具有很大的灵活性,并且比传统的RDBMS系统快. 建立一个非常简单的过程以创建随机的幻想团队.我来自RDBMS背景(Oracle SQL),对于这种数据处理来说似乎并不是最佳选择. 我使用从csv文件读取的熊猫制作了一个数据框,现在有一个包含两列的简单数据框-Player,Salary：` Name Salary 0 Jason Day 11700 1 Dustin Johnson 11600 2 Rory McIlroy 11400 3 ...
我正在使用pyspark通过具有约15 m4.large内核的AWS EMR处理50Gb数据. 数据的每一行都包含一天中特定时间的一些信息.我正在使用以下for循环来每小时提取和汇总信息.最后,我合并数据,因为我希望将结果保存在一个csv文件中.# daily_df is a empty pyspark DataFrame for hour in range(24):hourly_df = df.filter(hourFilter("Time")).groupby("Animal").agg(mean("weights"), sum("is_male"))daily_df = daily_df.union(hourly_df)据...
我想知道是否有可能通过给出一个’if’语句来合并两个数据框.例如 dfnumber account_name classification1 name named2 place partner3 animal class4 thing territory5 dog homedf1account_name Number country name 1 xx place 2 xy animal 7 yz dog 8 zx我正在寻找下...
我有一个数据框,如下所示：Company LT MT ST 0 XYZ A - - 1 XYZ A - B 2 XYZ - C B 3 ABC R - - 4 ABC R - B 5 DEF A B - 6 DEF A B B我要做的是制作一个数据框,该框可以检查公司是否重复,并且基于对多列LT,MT和M的重复检查. ST.如果这些列中的值是重复的,则将其合并到相同公司名称的单...
我有一个三列的数据框Col1 Col2 Col3 Col4 Col 5 --------------------------------- Apple None 192 abc None Banana Banana 89 None bcd None Cake 892 aaa aaa我想合并两列,即Col1和Col2以及col1和col5如果没有列且另一列有值,则使用该值,如果两者都有值,则使用该值.是否可以合并这样的列.Col1 Col3 Col4 ---------------------- Apple 192 abc Banana 89 bcd Cake ...
“表情包”是当前社交软件上不可或缺的交流方式，难以用文字表达的意思，发一个“表情包”，对方就能心领神会。下面是小派制作的一个表情包，准确地讲，是在已有表情包的基础上，二次加工而成的。下面以最简单的代码形式（10行左右），介绍上述“表情包”的制作过程。第一，将GIF动态图拆分成图形帧。下图是网络上找到的一个GIF格式动态图。利用Python将上述GIF格式动态图拆分图形帧，只需要输入以下代码。其中第1-2行是导入os库、...
合并csv文件中的两列解决方法:这是一个示例,不知道您的分隔符.如果要将其写入同一文件,则必须先缓冲整个文件,修改行,然后再将其写回到同一文件.import csvfor row in csv.reader(open('test.txt'),delimiter="\t"):print row[0]+row[1]
我在python和pandas中工作. 假设我有以下两个数据帧df_1和df_2(INPUT)：# df1A B C 0 2 8 6 1 5 2 5 2 3 4 9 3 5 1 1# df2A B C 0 2 7 NaN 1 5 1 NaN 2 3 3 NaN 3 5 0 NaN我想对其进行处理以加入/合并它们,以得到一个看起来像这样的新数据框(预期输出)：A B C 0 2 7 NaN 1 5 1 1 2 3 3 NaN 3 5 0 NaN因此,基本上,这是一个右合并/连接,但保留...
这是数据框列的外观. ＜df1 ＝“设备号”,“日期”,….<其他10列>> 3500条记录 ＜df2 ＝“设备号”,“日期”,….< 9其他列>> 14,000条记录 在每个数据帧中,“设备号”和“日期”都不是唯一的.但是,它们的组合对于标识行是唯一的. 我试图形成一个新的数据框,该数据框与df1和df2中的行匹配,其中设备号和日期都相等,并具有这些df1和df2中的所有列.我正在尝试的熊猫命令是df3=pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['device number', 'd...
我想进行以下合并(很难用文字描述)：这是我的数据框df8=pd.DataFrame({'names':[['Hans','Meier'],['Debby','Harry','Peter']]})names0 ['Hans','Meier']1 ['Debby','Harry','Peter']df9=pd.DataFrame({'caller':['Hans','Meier','Debby','Harry','Peter'],'text':[['hi im hans'],['hi im meier'],['hi im debby'],['hi im harry'],['hi im peter']]}) df9.set_index(df9.caller, inplace = True) df9.drop('caller', axis = 1, i...