假设我有一个这样的数据帧
name age city
abc 20 A
def 30 B
我想在数据帧的末尾添加一个汇总行,因此结果将如下所示
name age city
abc 20 A
def 30 B
All 50 All
所以字符串'All',我可以很容易地放入,但是如何获得sum(df‘’age‘) ###column对象是不可迭代的
data = spark.createDataFrame([("abc", 20, "A"), ("def", 30, "B")],["
我想从dataframe中归档列的行长。
数据帧名称- df
sample data:
a b c
1 d ['as','the','is','are','we']
2 v ['a','an']
3 t ['we','will','pull','this','together','.']
expected result:
a b c
我正在努力检查具有相同行和列索引的两个pandas数据透视表(填充值1和Nan)之间的相似性百分比。我想计算相同的行数,并将它们除以总行数。给出基本的例子:
df1
column1 column2 column3
idx1 Nan 1 Nan
idx2 1 Nan 1
idx3 Nan Nan 1
df1
column1 column2 column3
idx1 1 Nan 1
i
所以我不得不写一些程序,对现有的pandas数据帧做一些操作,然后在for循环中从该数据帧到大数据帧的末尾。
我已经找到了一种方法,通过将第一个数据帧设置为第一次迭代的结束数据帧,然后在以后的迭代中将数据帧连接到这个结束数据帧,但对我来说,这似乎不是最有效的方法。
我使用python已经有一段时间了,但最近才开始使用pandas,所以我不知道是否有更简单的方法来做到这一点。我附上了一个简单的示例代码,希望它能演示我正在做的事情,并想知道它是否可以更多地通过whether来完成。
df = pandas.DataFrame([0,1,2,3])
for i in range(3):
if
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
我在Dash中有一个pandas dataframe,它在返回到html.Div()之前使用下面的函数转换成HTML - def generate_table(dataframe, max_rows=10):
return html.Table(
# Header
[html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +
# Body
[html.Tr([
html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in
我正在寻找最好的方法来计算存储在数据帧中的许多dask delayed指令。我不确定是否应该将pandas数据帧转换为包含delayed对象的dask数据帧,或者是否应该对pandas数据帧的所有值调用compute调用。
我非常感谢大家的建议,因为我在通过嵌套的for循环传递delayed对象的逻辑上遇到了问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import hypergeom
from dask import delayed, compute
steps = 5
sample = [int(x) for x