我已经创建了三个不同的pandas数据帧,方法是将Group by应用于三个不同的数据,列分别为A、B、C。 Resultdf=SessionDev.query(AppDetails).filter(text(" A in ('20170727L00319')")).all()
df1= Resultdf.groupby(["A", "B","C"]).size().reset_index(name='Count') df1 A | B
我正在尝试从三个列表创建一个dataframe,这三个列表是我使用网络抓取的数据生成的。但是,当我尝试将这些列表转换为字典,然后使用它们来构建我的pandas数据帧时,它会为每个字典项(行)输出一个数据帧,而不是将所有这些项都作为行包含在数据帧中的一个数据帧。 我认为问题出在我用来网络抓取数据的for循环中。我知道在这个问题上也有人问过类似的问题,包括这里的Pandas DataFrame created for each row和这里的Take multiple lists into dataframe,但我已经尝试了这些解决方案,但没有任何乐趣。我相信网络刮擦循环增加了一个细微的差别,使
我试图通过使用for循环来创建一个大约1,000,000 x 5的数据框架,但是它已经是5+小时了,而且我不认为它很快就会完成。我使用rjson库从一个大的json文件中读取数据。有人能帮我更快地填充这个数据帧吗?
library(rjson)
# read in data from json file
file <- "/filename"
c <- file(file, "r")
l <- readLines(c, -1L)
data <- lapply(X=l, fromJSON)
# specify variables tha
我正在编写一个最终返回数据框架的脚本。我的问题是,在如何使用单元测试包以确保返回的数据框架是正确的方面,是否有任何良好的实践。(我是一个刚开始的R程序员,加上新的单元测试概念)
我的脚本实际上如下所示:
# initialize data frame
df.out <- data.frame(...)
# function set
function1 <- function(x) {...}
function2 <- function(x) {...}
# do something to this data frame
df.out$new.column <- fu
也许这是其他问题的重复,但我不能解决这个问题。 我有100个特征和230万行的交易数据。我想找出每一列组合的值在一列中出现的百分比和在其他列中出现的空值的百分比。 示例: A B C D
1 NA 2 3
2 4 5 6
NA 5 6 7
8 2 NA NA
9 8 7 6 所以输出应该是: When A has values B has Null 1/4=0.25 times
When A has values C has Null 1/4=0.25 times 对于每一个其他的列组合也是如此,并为它创建一个数据帧。 我尝试了P
我有这样的数据帧:
apple aple apply
apple 0 0 0
aple 0 0 0
apply 0 0 0
我想要计算字符串距离,例如apple、->、aple等。我的最终结果是:
apple aple apply
apple 0 32 14
aple 32 0 30
apply 14 30 0
目前,这是我正在使用的代码(但它对于大数据来说非常慢):
columns = df.colu
我正在用漂亮的汤刮谷歌学者。使用下面的代码,我只获得了dataframe.Need上的第一行,从而获得了数据帧中的三个输出。我不知道该怎么做,而且我也是个新手。谢谢 查询=‘10.1371/ queries .pone.0213627’,'10.1186/s13223-019-0377-7',‘10.1371/queries al.pmed.1002751’ 出版物= [] with requests.Session() as s:
for query in queries:
url = 'https://scholar.google.com/
我有一个很大的“距离矩阵”(实际上是R中的170x170数据帧),例如:
A B C
A 0.198395022 0.314012433 0.32704998
B 0.314012433 0.262514533 0.318539233
C 0.32704998 0.318539233 0.211224133
我正在尝试应用一个特定的公式(我已经有了),将这种变化纳入0-1的范围,这是我的统计建模所需要的。我期望在整个数据框架中获得类似的结果(在应用公式时,期望输出):
A B