Als «dataframe» getaggte Fragen

Ein Datenrahmen ist eine tabellarische Datenstruktur. Normalerweise enthält es Daten, bei denen Zeilen Beobachtungen und Spalten Variablen verschiedener Typen sind. Während "Datenrahmen" oder "Datenrahmen" der Begriff ist, der für dieses Konzept in mehreren Sprachen verwendet wird (R, Apache Spark, deedle, Maple, die Pandas-Bibliothek in Python und die DataFrames-Bibliothek in Julia), ist "Tabelle" der Begriff, der in verwendet wird MATLAB und SQL.

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So verschieben Sie eine Spalte in Pandas DataFrame
Ich möchte eine Spalte in einem Pandas verschieben DataFrame, konnte jedoch aus der Dokumentation keine Methode finden, ohne den gesamten DF neu zu schreiben. Weiß jemand, wie es geht? DataFrame: ## x1 x2 ##0 206 214 ##1 226 234 ##2 245 253 ##3 265 272 ##4 283 291 Gewünschte Ausgabe: …
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Binning-Säule mit Python-Pandas
Ich habe eine Datenrahmenspalte mit numerischen Werten: df['percentage'].head() 46.5 44.2 100.0 42.12 Ich möchte die Spalte als Bin Count sehen: bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100] Wie kann ich das Ergebnis als Behälter mit ihren erhalten value counts? [0, 1] bin amount [1, 5] etc [5, 10] …
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Rückgabe mehrerer Spalten von pandas apply ()
Ich habe einen Pandas DataFrame , df_test. Es enthält eine Spalte 'Größe', die die Größe in Bytes darstellt. Ich habe KB, MB und GB mit dem folgenden Code berechnet: df_test = pd.DataFrame([ {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933}, {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711}, ]) df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) …
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So ändern Sie eine Dataframe-Spalte in pyspark vom Typ "String" in den Typ "Double"
Ich habe einen Datenrahmen mit einer Spalte als String. Ich wollte den Spaltentyp in PySpark in Double-Typ ändern. Folgendes habe ich getan: toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: x,DoubleType()) changedTypedf = joindf.withColumn("label",toDoublefunc(joindf['show'])) Ich wollte nur wissen, ob dies der richtige Weg ist, da beim Durchlaufen der logistischen Regression ein Fehler auftritt. Ich …
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Filtern Sie die Pyspark-Datenrahmenspalte mit dem Wert None
Ich versuche, einen PySpark-Datenrahmen mit einem Zeilenwert zu filtern None: df.select('dt_mvmt').distinct().collect() [Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'), Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'), Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'), Row(dt_mvmt=None), Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'), Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')] und ich kann mit einem String-Wert richtig filtern: df[df.dt_mvmt == '2016-03-31'] # some results here aber das schlägt fehl: df[df.dt_mvmt == None].count() 0 df[df.dt_mvmt != None].count() 0 Aber es gibt definitiv Werte für …
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Vergleichen Sie zwei Spalten mit Pandas
Verwenden Sie dies als Ausgangspunkt: a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three']) Out[8]: one two three 0 10 1.2 4.2 1 15 70 0.03 2 8 5 0 Ich möchte so etwas wie eine ifAussage innerhalb von Pandas verwenden. if …
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Ersetzen Sie None durch NaN im Pandas-Datenrahmen
Ich habe Tisch x: website 0 http://www.google.com/ 1 http://www.yahoo.com 2 None Ich möchte Python None durch Pandas NaN ersetzen. Ich habe es versucht: x.replace(to_replace=None, value=np.nan) Aber ich habe: TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular expressions, you …
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