- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas dataframe的合并实现(append, merge, concat)由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
创建2个DataFrame:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
>>> df1
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
1
, columns
=
list
(
'DCBA'
), index
=
list
(
'4321'
))
>>> df2
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
2
, columns
=
list
(
'FEDC'
), index
=
list
(
'6543'
))
>>> df3
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
3
, columns
=
list
(
'FEBA'
), index
=
list
(
'6521'
))
>>> df1
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
>>> df2
F E D C
6
2.0
2.0
2.0
2.0
5
2.0
2.0
2.0
2.0
4
2.0
2.0
2.0
2.0
3
2.0
2.0
2.0
2.0
>>> df3
F E B A
6
3.0
3.0
3.0
3.0
5
3.0
3.0
3.0
3.0
2
3.0
3.0
3.0
3.0
1
3.0
3.0
3.0
3.0
|
1,concat 。
1
2
3
|
pd.concat(objs, axis
=
0
, join
=
'outer'
, join_axes
=
None
, ignore_index
=
False
,
keys
=
None
, levels
=
None
, names
=
None
, verify_integrity
=
False
,
copy
=
True
)
|
示例:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.1,axis 。
默认值:axis=0 axis=0:竖方向(index)合并,合并方向index作列表相加,非合并方向columns取并集 axis=1:横方向(columns)合并,合并方向columns作列表相加,非合并方向index取并集 axis=0:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
)
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
)
D C B A F E D C
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
备注:原df中,取并集的行/列名称不能有重复项,即axis=0时columns不能有重复项,axis=1时index不能有重复项:
1
2
3
|
>>> df1.columns
=
list
(
'DDBA'
)
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
)
ValueError: Plan shapes are
not
aligned
|
1.2,join 。
默认值:join=‘outer' 非合并方向的行/列名称:取交集(inner),取并集(outer)。 axis=0时join='inner',columns取交集:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join
=
'inner'
)
D C
4
1.0
1.0
3
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1
1.0
1.0
6
2.0
2.0
5
2.0
2.0
4
2.0
2.0
3
2.0
2.0
|
axis=1时join='inner',index取交集:
1
2
3
4
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, join
=
'inner'
)
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.3,join_axes 。
默认值:join_axes=None,取并集 合并后,可以设置非合并方向的行/列名称,使用某个df的行/列名称 axis=0时join_axes=[df1.columns],合并后columns使用df1的:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
|
axis=1时axes=[df1.index],合并后index使用df2的:
1
2
3
4
5
6
|
pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, join_axes
=
[df1.index])
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
|
同时设置join和join_axes的,以join_axes为准:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join
=
'inner'
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
|
1.4,ignore_index 。
默认值:ignore_index=False 。
合并方向是否忽略原行/列名称,而采用系统默认的索引,即从0开始的int.
axis=0时ignore_index=True,index采用系统默认索引:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1时ignore_index=True,columns采用系统默认索引:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, ignore_index
=
True
)
0
1
2
3
4
5
6
7
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.5,keys 。
默认值:keys=None 。
可以加一层标签,标识行/列名称属于原来哪个df.
axis=0时设置keys:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, keys
=
[
'x'
,
'y'
])
A B C D E F
x
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
y
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1时设置keys:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, keys
=
[
'x'
,
'y'
])
x y
D C B A F E D C
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
也可以传字典取代keys:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat({
'x'
: df1,
'y'
: df2}, axis
=
0
)
A B C D E F
x
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
y
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.6,levels 。
默认值:levels=None 。
明确行/列名称取值范围:
1
2
3
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, keys
=
[
'x'
,
'y'
], levels
=
[[
'x'
,
'y'
,
'z'
,
'w'
]])
>>> df.index.levels
[[
'x'
,
'y'
,
'z'
,
'w'
], [
'1'
,
'2'
,
'3'
,
'4'
,
'5'
,
'6'
]]
|
1.7,sort 。
默认值:sort=True,提示新版本会设置默认为False,并取消该参数 。
但0.22.0中虽然取消了,还是设置为True 。
非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序,axis=1时index进行了排序.
axis=0时sort=False,columns不作排序:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, sort
=
False
)
D C B A F E
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
5
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
4
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
3
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
|
axis=1时sort=False,index不作排序:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, sort
=
False
)
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.8,concat多个DataFrame 。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
>>> pd.concat([df1, df2, df3], sort
=
False
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
6
NaN NaN
3.0
3.0
5
NaN NaN
3.0
3.0
2
NaN NaN
3.0
3.0
1
NaN NaN
3.0
3.0
|
2,append 。
1
|
append(
self
, other, ignore_index
=
False
, verify_integrity
=
False
)
|
竖方向合并df,没有axis属性 。
不会就地修改,而是会创建副本 。
示例:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> df1.append(df2)
# 相当于pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
2.1,ignore_index属性 。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> df1.append(df2, ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
2.2,append多个DataFrame 。
和concat相同,append也支持append多个DataFrame 。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
>>> df1.append([df2, df3], ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
8
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
9
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
10
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
11
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
|
3,merge 。
1
2
3
4
|
pd.merge(left, right, how
=
'inner'
, on
=
None
, left_on
=
None
, right_on
=
None
,
left_index
=
False
, right_index
=
False
, sort
=
True
,
suffixes
=
(
'_x'
,
'_y'
), copy
=
True
, indicator
=
False
,
validate
=
None
)
|
示例: 。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> left
=
pd.DataFrame({
'A'
: [
'a0'
,
'a1'
,
'a2'
,
'a3'
],
'B'
: [
'b0'
,
'b1'
,
'b2'
,
'b3'
],
'k1'
: [
'x'
,
'x'
,
'y'
,
'y'
]})
>>> right
=
pd.DataFrame({
'C'
: [
'c1'
,
'c2'
,
'c3'
,
'c4'
],
'D'
: [
'd1'
,
'd2'
,
'd3'
,
'd4'
],
'k1'
: [
'y'
,
'y'
,
'z'
,
'z'
]})
>>> left
A B k1
0
a0 b0 x
1
a1 b1 x
2
a2 b2 y
3
a3 b3 y
>>> right
C D k1
0
c1 d1 y
1
c2 d2 y
2
c3 d3 z
3
c4 d4 z
|
对df1和df2进行merge:
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right)
A B k1 C D
0
a2 b2 y c1 d1
1
a2 b2 y c2 d2
2
a3 b3 y c1 d1
3
a3 b3 y c2 d2
|
可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来,即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行(即交集).
本例中left和right的k1=y分别有2个,最终构成了2*2=4行.
如果没有共同列会报错:
1
2
3
|
>>>
del
left[
'k1'
]
>>> pd.merge(left, right)
pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on
|
3.1,on属性 。
新增一个共同列,但没有相等的值,发现合并返回是空列表,因为默认只保留所有共同列都相等的行:
1
2
3
4
5
6
|
>>> left[
'k2'
]
=
list
(
'1234'
)
>>> right[
'k2'
]
=
list
(
'5678'
)
>>> pd.merge(left, right)
Empty DataFrame
Columns: [B, A, k1, k2, F, E]
Index: []
|
可以指定on,设定合并基准列,就可以根据k1进行合并,并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来:
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a2 b2 y
3
c2 d2
6
2
a3 b3 y
4
c1 d1
5
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
默认值:on的默认值是所有共同列,本例为:on=['k1', 'k2'] 。
3.2,how属性 。
how取值范围:'inner', 'outer', 'left', 'right' 。
默认值:how='inner' 。
‘inner':共同列的值必须完全相等:
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'inner'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a2 b2 y
3
c2 d2
6
2
a3 b3 y
4
c1 d1
5
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
‘outer':共同列的值都会保留,left或right在共同列上的差集,会对它们的缺失列项的值赋上NaN:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'outer'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
6
NaN NaN z NaN c3 d3
7
7
NaN NaN z NaN c4 d4
8
|
‘left':根据左边的DataFrame确定共同列的保留值,右边缺失列项的值赋上NaN:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'left'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
‘right':根据右边的DataFrame确定共同列的保留值,左边缺失列项的值赋上NaN:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'right'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a3 b3 y
4
c1 d1
5
2
a2 b2 y
3
c2 d2
6
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
4
NaN NaN z NaN c3 d3
7
5
NaN NaN z NaN c4 d4
8
|
3.3,indicator 。
默认值:indicator=False,不显示合并方式 。
设置True表示显示合并方式,即left / right / both:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'outer'
, indicator
=
True
)
A B k1 k2_x C D k2_y _merge
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN left_only
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN left_only
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
both
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
both
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
both
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
both
6
NaN NaN z NaN c3 d3
7
right_only
7
NaN NaN z NaN c4 d4
8
right_only
|
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://www.cnblogs.com/guxh/p/9451532.html 。
最后此篇关于pandas dataframe的合并实现(append, merge, concat)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas dataframe的合并实现(append, merge, concat)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
我有一个 largeDataFrame(多列和数十亿行)和一个 smallDataFrame(单列和 10,000 行)。 只要 largeDataFrame 中的 some_identifier 列
我有一个函数,可以在其中规范化 DataFrame 的前 N 列。我想返回规范化的 DataFrame,但不要管原来的。然而,该函数似乎也会对传递的 DataFrame 进行变异! using D
我想在 Scala 中使用指定架构在 DataFrame 上创建。我尝试过使用 JSON 读取(我的意思是读取空文件),但我认为这不是最佳实践。 最佳答案 假设您想要一个具有以下架构的数据框: roo
我正在尝试从数据框中删除一些列,并且不希望返回修改后的数据框并将其重新分配给旧数据框。相反,我希望该函数只修改数据框。这是我尝试过的,但它似乎并没有做我所除外的事情。我的印象是参数是作为引用传递的,而
我有一个包含大约 60000 个数据的庞大数据集。我会首先使用一些标准对整个数据集进行分组,接下来我要做的是将整个数据集分成标准内的许多小数据集,并自动对每个小数据集运行一个函数以获取参数对于每个小数
我遇到了以下问题,并有一个想法来解决它,但没有成功:我有一个月内每个交易日的 DAX 看涨期权和看跌期权数据。经过转换和一些计算后,我有以下 DataFrame: DaxOpt 。现在的目标是消除没有
我正在尝试做一些我认为应该是单行的事情,但我正在努力把它做好。 我有一个大数据框,我们称之为lg,还有一个小数据框,我们称之为sm。每个数据帧都有一个 start 和一个 end 列,以及多个其他列所
我有一个像这样的系列数据帧的数据帧: state1 state2 state3 ... sym1 sym
我有一个大约有 9k 行和 57 列的数据框,这是“df”。 我需要一个新的数据框:'df_final'- 对于“df”的每一行,我必须将每一行复制“x”次,并将每一行中的日期逐一增加,也就是“x”次
假设有一个 csv 文件如下: # data.csv 0,1,2,3,4 a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 c,3.0,3.0,3.0,3.0,3
我只想知道是否有人对以下问题有更优雅的解决方案: 我有两个 Pandas DataFrame: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [
我有一个 pyspark 数据框,我需要将其转换为 python 字典。 下面的代码是可重现的: from pyspark.sql import Row rdd = sc.parallelize([R
我有一个 DataFrame,我想在 @chain 的帮助下对其进行处理。如何存储中间结果? using DataFrames, Chain df = DataFrame(a = [1,1,2,2,2
我有一个包含 3 列的 DataFrame,名为 :x :y 和 :z,它们是 Float64 类型。 :x 和 "y 在 (0,1) 上是 iid uniform 并且 z 是 x 和 y 的总和。
这个问题在这里已经有了答案: pyspark dataframe filter or include based on list (3 个答案) 关闭 2 年前。 只是想知道是否有任何有效的方法来过
我刚找到这个包FreqTables ,它允许人们轻松地从 DataFrames 构建频率表(我正在使用 DataFrames.jl)。 以下代码行返回一个频率表: df = CSV.read("exa
是否有一种快速的方法可以为 sort 指定自定义订单?/sort!在 Julia DataFrames 上? julia> using DataFrames julia> srand(1); juli
在 Python Pandas 和 R 中,可以轻松去除重复的列 - 只需加载数据、分配列名,然后选择那些不重复的列。 使用 Julia Dataframes 处理此类数据的最佳实践是什么?此处不允许
我是一名优秀的程序员,十分优秀!