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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Vergleichen von zwei Datenrahmen und Ermitteln der Unterschiede
Ich habe zwei Datenrahmen. Beispiele: df1: Date Fruit Num Color 2013-11-24 Banana 22.1 Yellow 2013-11-24 Orange 8.6 Orange 2013-11-24 Apple 7.6 Green 2013-11-24 Celery 10.2 Green df2: Date Fruit Num Color 2013-11-24 Banana 22.1 Yellow 2013-11-24 Orange 8.6 Orange 2013-11-24 Apple 7.6 Green 2013-11-24 Celery 10.2 Green 2013-11-25 Apple 22.1 …
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Erstellen Sie Pandas DataFrame aus Elementen im verschachtelten Wörterbuch
Angenommen, ich habe ein verschachteltes Wörterbuch 'user_dict' mit folgender Struktur: Stufe 1: UserId (Long Integer) Stufe 2: Kategorie (String) Stufe 3: Verschiedene Attribute (Floats, Ints usw.) Ein Eintrag in diesem Wörterbuch wäre beispielsweise: user_dict[12] = { "Category 1": {"att_1": 1, "att_2": "whatever"}, "Category 2": {"att_1": 23, "att_2": "another"}} Jedes Element …
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Spalte im Pandas-Datenrahmen um eins verschieben?
Ich habe einen Pandas-Datenrahmen. Ich möchte eine meiner Spalten "hinterherhinken". Dies bedeutet beispielsweise, dass die gesamte Spalte 'gdp' um eins nach oben verschoben und dann alle überschüssigen Daten am Ende der verbleibenden Zeilen entfernt werden, sodass alle Spalten wieder gleich lang sind. df = y gdp cap 0 1 2 …
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Konvertieren Sie Pandas-Serien in DataFrame
Ich habe eine Pandas-Serie sf: email email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0] email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0] email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0] email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0] Und ich möchte es in den folgenden DataFrame umwandeln: index | email | list _____________________________________________ 0 | email1@email.com | [1.0, …
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Ersetzen Sie alle bestimmten Werte in einem Datenrahmen
Wie kann ich bei einem Datenrahmen alle bestimmten Werte entlang aller Zeilen und Spalten ersetzen? Angenommen, ich möchte alle leeren Datensätze durch NA's ersetzen (ohne die Positionen einzugeben): df <- data.frame(list(A=c("", "xyz", "jkl"), B=c(12, "", 100))) A B 1 12 2 xyz 3 jkl 100 Erwartetes Ergebnis: A B 1 …
88 r  dataframe  replace 
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Spark DataFrame groupBy und sortiere in absteigender Reihenfolge (pyspark)
Ich verwende pyspark (Python 2.7.9 / Spark 1.3.1) und habe einen Datenrahmen GroupObject, den ich in absteigender Reihenfolge filtern und sortieren muss. Der Versuch, dies über diesen Code zu erreichen. group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False) Es wird jedoch der folgende Fehler ausgegeben. sort() got an unexpected keyword argument 'ascending'
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Wie teile ich eine Tupelspalte im Pandas-Datenrahmen?
Ich habe einen Pandas-Datenrahmen (dies ist nur ein kleines Stück) >>> d1 y norm test y norm train len(y_train) len(y_test) \ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0 (35.652207342877873, 22.95533537448393) 1 (39.563683797747622, 27.382483096332511) LCV \ 0 (19.365430594452338, 13.880062435173587) 1 (19.099614489458364, 14.018867136617146) RIDGE CV …
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Kommentieren Sie Balken mit Werten in Pandas-Balkendiagrammen
Ich suchte nach einer Möglichkeit, meine Balken in einem Pandas-Balkendiagramm mit den gerundeten numerischen Werten aus meinem DataFrame zu versehen. >>> df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2),'B':np.random.rand(2)},index=['value1','value2'] ) >>> df A B value1 0.440922 0.911800 value2 0.588242 0.797366 Ich möchte so etwas bekommen: Ich habe es mit diesem Codebeispiel versucht, aber die Anmerkungen sind alle …
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Wenden Sie die Funktion auf jede Zelle in DataFrame an
Ich habe einen Datenrahmen, der folgendermaßen aussehen könnte: A B C foo bar foo bar bar foo foo bar Ich möchte jedes Element jeder Zeile (oder jedes Element jeder Spalte) durchsehen und die folgende Funktion anwenden, um den nachfolgenden DF zu erhalten: def foo_bar(x): return x.replace('foo', 'wow') A B C …
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Wählen Sie die erste Zeile nach Gruppe aus
Von einem Datenrahmen wie diesem test <- data.frame('id'= rep(1:5,2), 'string'= LETTERS[1:10]) test <- test[order(test$id), ] rownames(test) <- 1:10 > test id string 1 1 A 2 1 F 3 2 B 4 2 G 5 3 C 6 3 H 7 4 D 8 4 I 9 5 E 10 …
87 r  dataframe  sqldf 
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Importieren Sie eine CSV-Datei als Pandas-DataFrame
Was ist die Python-Methode zum Einlesen einer CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame (den ich dann für statistische Operationen verwenden kann, der Spalten mit unterschiedlichen Typen usw. haben kann)? Meine CSV-Datei "value.txt"enthält folgenden Inhalt: Date,"price","factor_1","factor_2" 2012-06-11,1600.20,1.255,1.548 2012-06-12,1610.02,1.258,1.554 2012-06-13,1618.07,1.249,1.552 2012-06-14,1624.40,1.253,1.556 2012-06-15,1626.15,1.258,1.552 2012-06-16,1626.15,1.263,1.558 2012-06-17,1626.15,1.264,1.572 In R würden wir diese Datei lesen mit: price <- …
85 python  pandas  csv  dataframe 
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Teilen Sie einen großen Datenrahmen basierend auf dem gemeinsamen Wert in der Spalte in eine Liste von Datenrahmen auf
Ich habe einen Datenrahmen mit 10 Spalten, in dem Aktionen von "Benutzern" gesammelt werden, wobei eine der Spalten eine ID enthält (nicht eindeutig, Benutzer identifizierend) (Spalte 10). Die Länge des Datenrahmens beträgt ungefähr 750000 Zeilen. Ich versuche, einzelne Datenrahmen zu extrahieren (um eine Liste oder einen Vektor von Datenrahmen zu …
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