我有这样的数据:
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
我有以下数据帧my_df
name date A_score B_score
------------------------------------------
John 2017-01-01 5 6
John 2017-01-10 10 8
John 2017-02-04 3 5
Andy 2017-01-25 8 9
Andy 2017 02-05 7 1
Andy 2017-02-1
这里是一个带有多索引列的Pandasv0.14.0数据帧。
> import pandas as pd
> import numpy as np
>
> rng = pd.date_range('1/1/2001', periods=6, freq='H')
> mi = [(dt, i) for dt in rng for i in range(2)]
> f = pd.DataFrame(np.random.randn(len(mi), 2),
> index = pd.MultiIndex.from_tuples
我有一个看起来像这样的数据集(+其他一些科尔):
Value Theme Country
-1.975767 Weather China
-0.540979 Fruits China
-2.359127 Fruits China
-2.815604 Corona Brazil
-0.929755 Weather UK
-0.929755 Weather UK
我希望在按主题和国家分组后,找到值的标准差(如这里所解释的, )。
df = pd.read_csv(
我要做的是将这段SQL代码复制到Python中: select column_1, column_2, column_3,
sum(column_4) as sum_column_4, sum(column_5) as sum_column_5
from df
group by 1,2,3; 换句话说,我需要制作这个数据框架: column_1 column_2 colunn_3 column_4 column_5
AA BB CC 5 3
AA BB CC
u'가' u'나'
0
1
...
A B
0
1
...
上面有两只熊猫,分别叫“左”和“右”。我试着像下面的代码一样合并。
result = pandas.merge(left, right, how='left', left_on=[u'가'], right_on=['A'])
但不幸的是,出现了错误。熊猫合并left(right)_on=key功能似乎无法识别unicode列名。
File "?.py", line ?, in
我有一个和他相似的数据帧:
BirthYear Sex Area Count
2015 W Dhaka 6
2015 M Dhaka 3
2015 W Khulna 1
2015 M Khulna 8
2014 M Dhaka 13
2014 W Dhaka 20
2014 M Khulna 9
2014 W Khulna 6
2
我正在尝试构建一个函数来计算数据帧中的条件香农熵。我给它提供以下参数:
import random
rows = 1000
columns = 3
data=pd.DataFrame([[random.randrange(0, 4, 1) for x in range(columns)] for y in range(rows)], columns=['a', 'b', 'c'])
target = ['a', 'b']
conditional = ['c']
所以在这个例子中,我将同时计算H(a
我有一个函数,它接受dataframe列并根据特定条件返回一个布尔掩码:
def is_downtrending(close):
out = np.full(close.shape, False)
for i in range(close.shape[0]):
# if we've had two consecutive red days
if (close[i] < close[i - 1]) and (close[i - 1] < close[i - 2]):
out[i] = True
你好,我有sql查询
SELECT DISTINCT column1 ,column2 ,column3 FROM tableA
WHERE column1 NOT IN (SELECT column1 FROM tableA WHERE DATE(column2) <= '2016-05-01') AND column4 != 'Bonus'GROUP BY column1
我尝试将其转换为linq查询,以下是我尝试过的示例代码
var value = from name in DB.tableA
where name .column4 !=
我有10个got文件,如下所示: ? 我想用vwap计算在我的dataframe中添加10列。我尝试创建列,然后将其连接到dataframe中,但根本不起作用。我尝试了很多方法,主要的问题是我不能创建包含计算行的新列: import pandas as pd
import os
import glob
from IPython.display import display, HTML
import csv
# use glob to get all the csv files
# in the folder
path = os.getcwd()
csv_files = glob.
我有下面的数据框架。 Column_1 Column_2
Name Xxxx
Age 28
Gender M
Name yyyy
Age 26
Gender F 我的预期输出是 Name Age Gender
Xxxx 28 M
yyyy 26 F 我尝试过df.T(),但它将每个姓名、年龄和性别写到单独的列中。 如何在python/pandas中实现上述输出。
我想对dask数据的单个列进行频率计数。代码可以工作,但是我收到一个warning抱怨meta没有定义。如果我试图定义meta,就会得到一个错误AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'name'。对于这个特殊的用例,我似乎不需要定义meta,但是我想知道如何做这件事,以供将来参考。
虚拟数据和列频率
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
df = pd.DataFrame([['Sam', 'Alex
我有如下面板数据:
volume VWAP open close high low n ticker date
time
2021-09-02 09:30:00 597866 110.2781 110.32 110.37 110.4900 110.041 3719.0 AMD 2021-09-02
2021-09-02 09:31:00 512287 109.9928 110.36 109
我想通过pandas的agg()函数传递numpy percentile()函数,就像下面我对其他各种numpy统计函数所做的那样。
现在我有一个数据帧,看起来像这样:
AGGREGATE MY_COLUMN
A 10
A 12
B 5
B 9
A 84
B 22
我的代码看起来像这样:
grouped = dataframe.groupby('AGGREGATE')
column = grouped['MY_COLUMN']
column