我希望看到包含两个数据帧的建模输出。
一个数据帧的目标值为1到8,而另一个数据帧的目标值仅为1,2,3,5,6,7
我制作了一个字典来映射值,并编写了如下代码来生成概率。
my_dict ={1:'a', 2:'b', 3:'c', 4:'d', 5:'e', 6:'f', 7:'g', 8:'f'}
def func(val):
for key, value in my_dict.items():
if val == key:
我正在做数据比较项目。这里我有两个excel文件'Prod1‘和'Proj1’,它们是我在python中作为数据框架导入的。这两个数据帧都有46个具有相同标签的相同列。但是跨两个文件的行数不同(例如,Prod1有100行,而Proj1是110)。我想按单元格值比较单元格,并在另一个数据帧中突出显示错配为“TRUE”或“FALSE”。这可以在excel中进一步导出。到目前为止,我能够读取文件,但在比较部分被击中。请协助。
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
os.getcwd()
os
我有一个列表的项目是创建的每一个框架,并需要排序。每个项的第一个要排序的成员变量是一个unordered_set。
我已经将它移到系统中任何地方的有序集合,这样我就可以在项目列表中对其进行排序。但我正在遭受一个性能打击在另一个是代码与此。
请记住,每个项目将被销毁,并在每帧的基础上重新创建,有什么我可以做的,保持这些在unordered_sets和排序吗?
class item
{
public:
unordered_set< int > _sortUS;
int _sortI;
//Other members to sort
bool op
我正在使用Yiiframwork做一个项目,我在我的数据库项目中有这个表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tbl_annonce` (
`id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`idEntreprise` tinyint(3) unsigned NOT NULL
COMMENT 'CONSTRAINT FOREIGN KEY (idEntreprise) REFERENCES tbl_entreprise(id)',
`titre` varchar(100) NOT NU
我有两个要排序的数据帧,它们的结构与下面显示的结构相似,但仅查看前3列时的值行是杂乱的。如何对数据帧进行排序,以使行索引匹配?
此外,可能会出现不匹配行的情况,在这种情况下,我希望在该索引处的另一个数据帧中创建一个空条目。我该怎么做呢?
Dataframe1:
Col1 Col2 Col3 Col4
0 a b c 1
1 b c d 4
2 f e g 5
Dataframe2:
Col1 Col2 Col3 Col4
0 f e g 6
1
因此,我的数据集包含一些按业务日期划分的信息,如下所示:
Business Date Value
a 1/1/2017 127
a 2/1/2017 89
b 2/1/2017 122
a 1/1/2018 555
a 2/1/2018 455
我需要如下格式的数据:我如何转换它。我不希望在我的输出数据集中有多个级别
Business 1/1/2017 2/1/2017 1/1/2018 2/1/2018
a 127 89 55
我正在尝试使用索引作为引用,将一列数据从一个数据帧复制到另一个数据帧。在复制列时,我想用NaN填充在两个数据帧中都没有出现的任何条目。
例如,我有这两个虚拟dfs:
df1 =
col_1 col_2 col_3 col_4
index
A 1 4 7 10
B 2 5 8 11
C 3 6 9 12
df2 =
col_5 col_6
index
A 13 15
C 14
我有一张excel表格,我把它读进了熊猫的数据框里。看起来是这样的: KEY_FIELD_NAME KEY_FIELD_VAL_ORIG KEY_FIELD_VAL_NEW
NAME XXX YYY
AGE 11 22
INCOME 100 200
NAME ABC DEF 我还有另一个熊猫数据帧(df_
我已经在现有的数据框中添加了一个新列,但它没有反映在数据帧中。
customerDf.withColumn("fullname",expr("concat(firstname,'|',lastname)"))
customerDf.show() # it's showing existing old df records without new columns.
如果我们可以将数据帧分配给另一个数据帧,我们就可以看到结果
test = customerDf.withColumn("fullname",expr("
在尝试使用另一个数据帧中的列过滤数据帧时,我遇到过几次这种情况。isin错误地为每一行返回true。这可能只是我对它应该如何工作的误解。它为什么要这样做,有没有更好的编码方式? #Read the data into a pandas dataframe
ar_data = pd.read_excel('~/data/Accounts-Receivable.xlsx')
ar_data.set_index('customerID', inplace=True)
#randomly select records for 70/30 train/test spl