Bagaimana saya bisa mencapai setara dengan SQL INdan NOT IN? Saya memiliki daftar dengan nilai yang diperlukan. Inilah skenarionya: df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']}) countries = ['UK','China'] # pseudo-code: df[df['countries'] not in countries] Cara saya saat ini...
Saya menjalankan program yang sedang memproses 30.000 file serupa. Sejumlah acak dari mereka berhenti dan menghasilkan kesalahan ini ... File "C:\Importer\src\dfman\importer.py", line 26, in import_chr data = pd.read_csv(filepath, names=fields) File
Saya ingin membaca beberapa file csv dari direktori menjadi panda dan menggabungkannya menjadi satu DataFrame besar. Saya belum bisa mengetahuinya. Inilah yang saya miliki sejauh ini: import glob import pandas as pd # get data file names path =r'C:\DRO\DCL_rawdata_files' filenames =...
Saya memiliki kerangka data yang disebut "harga baru" (lihat di bawah) dan saya ingin mengubah nama kolom dalam program saya di R. > newprice Chang. Chang. Chang. 1 100 36 136 2 120 -33 87 3 150 14 164 Sebenarnya inilah yang saya
Saya ingin tahu mengapa df[2]tidak didukung, sementara df.ix[2]dan df[2:3]keduanya berfungsi. In [26]: df.ix[2] Out[26]: A 1.027680 B 1.514210 C -1.466963 D -0.162339 Name: 2000-01-03 00:00:00 In [27]: df[2:3] Out[27]: A B C D 2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339 Saya berharap...
Ini mungkin pertanyaan sederhana, tapi saya tidak tahu bagaimana melakukan ini. Katakanlah saya memiliki dua variabel sebagai berikut. a = 2 b = 3 Saya ingin membuat DataFrame dari ini: df2 = pd.DataFrame({'A':a,'B':b}) Ini menghasilkan kesalahan: ValueError: Jika menggunakan semua nilai...
Mengalami masalah saat memfilter dataframe hasil saya dengan suatu orsyarat. Saya ingin hasil saya dfmengekstraksi semua varnilai kolom yang di atas 0,25 dan di bawah -0,25. Logika di bawah ini memberi saya nilai kebenaran yang ambigu namun bekerja ketika saya membagi penyaringan ini dalam dua...
Misalkan saya punya dfyang memiliki kolom'ID', 'col_1', 'col_2' . Dan saya mendefinisikan suatu fungsi: f = lambda x, y : my_function_expression. Sekarang saya ingin menerapkan fke dfdua kolom 'col_1', 'col_2'untuk elemen-bijaksana menghitung kolom baru 'col_3', agak seperti: df['col_3'] =...
Saya memiliki bingkai data R dengan 6 kolom, dan saya ingin membuat kerangka data baru yang hanya memiliki tiga kolom. Dengan asumsi frame data saya df, dan saya ingin kolom ekstrak A, Bdan E, ini adalah satu-satunya perintah saya bisa mengetahui: data.frame(df$A,df$B,df$E) Apakah ada cara yang...
Saya memiliki bingkai data dengan dua kolom. Kolom pertama berisi kategori seperti "Pertama", "Kedua", "Ketiga", dan kolom kedua memiliki angka yang mewakili berapa kali saya melihat grup tertentu dari "Kategori". Sebagai contoh: Category Frequency First 10 First 15 First 5 Second 2 Third...
Saya memiliki bingkai data. Sebut saja dia bob: > head(bob) phenotype exclusion GSM399350 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399351 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399352 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119- GSM399353 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b-...
Saya telah membangun suatu kondisi yang mengekstrak tepat satu baris dari bingkai data saya: d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)] Sekarang saya ingin mengambil nilai dari kolom tertentu: val = d2['col_name'] Tetapi sebagai hasilnya saya...
Saya memiliki kode yang di satu tempat berakhir dengan daftar bingkai data yang saya benar-benar ingin konversi menjadi satu bingkai data besar. Saya mendapat beberapa petunjuk dari pertanyaan sebelumnya yang mencoba melakukan sesuatu yang serupa tetapi lebih kompleks. Berikut adalah contoh dari...
Saya kesulitan menemukan fungsi yang sesuai yang akan mengembalikan jumlah baris tertentu yang diambil secara acak tanpa penggantian dari bingkai data dalam bahasa R? Adakah yang bisa membantu
Kebanyakan operasi di pandasdapat dicapai dengan operator chaining ( groupby, aggregate, apply, dll), tetapi satu-satunya cara saya telah menemukan untuk baris filter melalui braket pengindeksan yang normal df_filtered = df[df['column'] == value] Ini tidak menarik karena mengharuskan saya...
Saya memiliki bingkai data dengan indeks hierarki di sumbu 1 (kolom) (dari groupby.aggoperasi): USAF WBAN year month day s_PC s_CL s_CD s_CNT tempf sum sum sum sum amax amin 0 702730 26451 1993 1 1 1 0 12 13 30.92 24.98 1 702730 26451 1993 1 2 0 0 13 13 32.00 24.98 2 702730 26451 1993 1 3 1 10...
Saya memiliki dataset yang cukup besar dalam bentuk kerangka data dan saya bertanya-tanya bagaimana saya dapat membagi kerangka data menjadi dua sampel acak (80% dan 20%) untuk pelatihan dan pengujian. Terima
Saat menelepon df = pd.read_csv('somefile.csv') Saya mendapat: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130: DtypeWarning: Columns (4,5,7,16) memiliki tipe campuran. Tentukan opsi dtype pada impor atau setel low_memory = Salah. Mengapa dtypeopsi...
Saat ini saya mengimpor CSVframe data yang cukup besar setiap kali saya menjalankan skrip. Apakah ada solusi yang baik untuk menjaga agar frame data selalu tersedia di sela-sela proses jadi saya tidak perlu menghabiskan waktu menunggu skrip
Saya memiliki kerangka data di sepanjang baris di bawah ini: Type Set 1 A Z 2 B Z 3 B X 4 C Y Saya ingin menambahkan kolom lain ke kerangka data (atau menghasilkan serangkaian) dengan panjang yang sama dengan kerangka data (= jumlah record / baris yang sama) yang menetapkan warna hijau jika Set...