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使用 merge_asof 合并多个键上的两个数据帧并具有容差
我们希望从两个数据帧中的多个键中找到最佳匹配 从文档的方法合并 asof似乎是一个合理的选择 对一列进行测试 它按预期工作 import pandas as pd import numpy as np data key 1 np arang
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pandas
DataFrame
MERGE
pandas groupby().head(n) 其中 n 是组标签的函数
我有一个数据框 我想按列分组并获取每个组的头部 但我希望头部的深度由组标签的函数定义 如果不是可变的组大小 我可以轻松做到df groupby label head n 我可以想象一个涉及迭代的解决方案df label unique 切片数
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pandas
DataFrame
groupby
将数据框转换为 xts
我正在尝试使用 as xts 方法将数据帧转换为 xts 对象 这是我的输入数据框 q q t x 1 2006 01 01 00 00 00 1 2 2006 01 01 01 00 00 2 3 2006 01 01 02 00 00
r
DataFrame
coerce
xts
TimeSeries
计算与其他列的双重类别关联的列中的特定字符。根据频率仓迭代进行
我有一个巨大的数据框 df1 其过于简化的版本由 3 列组成 单词 频率 和 字母 Words Frequency Letters flower tree 0 15 a 0 1 tree 0 67 a 0 4 planet 0 85 b 0
r
DataFrame
dplyr
apply
计算 Pandas Dataframe 中两个日期之间的 GroupBy 内的行数
我有一个数据框df 可以使用以下代码创建 import random from datetime import timedelta import pandas as pd import datetime create test range
python
pandas
DataFrame
melt
使用 write.table 将结果附加到 R 中的现有文件
我对 R 中的文件进行了文本挖掘 然后将其作为新列附加到现有文件中 完成后 该列将添加到实际内容之后 我该如何纠正这个问题 结果如下 Customer Names T MAX INDUSTRIAL LTD T MAX INDUSTRIAL
r
forloop
DataFrame
计算 pandas 数据框中最近邻居的平均距离
我有一组对象及其随时间变化的位置 我想获取每辆车与其最近邻居之间的距离 并计算每个时间点的平均值 示例数据框如下 time 0 0 0 1 1 2 2 x 216 218 217 280 290 130 132 y 13 12 12 110
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pandas
DataFrame
euclideandistance
Pandas:通过时间间隔的另一个数据帧过滤数据帧
如果我有一个数据框 df data 例如 ID Time X Y Z H 05 2020 06 26 14 13 16 0 055 0 047 0 039 0 062 05 2020 06 26 14 13 21 0 063 0 063 0
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pandas
DataFrame
time
filter
根据索引和标签转换数据帧
我有一个看起来像这样的数据框 ID TEXT LABEL 5 blab 0 5 blub 0 5 gray 0 4 rose 1 4 work 1 4 app 1 3 car 0 3 ink 0 1 pink 0 我正在努力将其改造成如下所
python3x
pandas
DataFrame
transform
从数据框中删除百分比
我有一个源自 Excel 文件的数据框 它在列上方有常见的标题 但有些列中有 符号 我想删除它们 搜索 stackoverflow 给出了一些很好的代码 用于从矩阵中删除百分比 有什么方法可以编辑 R 中矩阵中的值吗 当我尝试将其应用到我的
regex
r
DataFrame
更改 R 中多个 data.frame 对象中的单列名称
我经常收到几个xts以日期作为行名称的对象 我必须改变那些xts物体进入data frame对象 但是当我这样做时 作为日期的行名称将成为名为的新第一列 ndex包含日期 但我需要那些Index要调用的列Date 因此 我想迭代地更改所有新
r
DataFrame
loops
R中基于行名合并数据框
如何合并两个数据框的列 其中包含一组不同的列 但some具有相同名称的行 两个数据框中都没有出现的行的字段应该用零填充 gt d a b c d e f g h i j 1 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9
r
MERGE
DataFrame
计算列中零的百分比
我在 DF df catch rate 中有一列捕获率数据 其中包含十进制值和零的组合 我想计算整列中零行的百分比 以表明它们对数据的贡献 mean df catch rate 会成功的 您可以添加参数na rm TRUE如果有NAs
r
DataFrame
将一列 json 字符串转换为一列数据
我有一个大约 30000 行的大数据框和一个包含 json 字符串的列 每个 json 字符串都包含许多变量及其值 我想将此 json 字符串分解为数据列 两行看起来像 0 a 1 b 2 c 3 1 a 4 b 5 c 6 我想将其转换为
python
json
pandas
DataFrame
pandas“DataFrame”对象没有属性“map”
我有两个 df df a 和 df b df a number cur code 1000 USD 700 2000 USD 800 3000 USD 900 df b number amount deletion code 1000 0
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python3x
pandas
Dictionary
DataFrame
python将多个excel中的所有工作表附加到pandas数据框中的有效方法
我有大约 20 xlsx 文件 每个 xlsx 文件内可能包含不同数量的工作表 但感谢上帝 所有列都是所有工作表和所有 xlsx 文件中的一些列 通过参考here 我有了一些想法 我一直在尝试几种方法将所有 Excel 文件 所有工作表 导
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Excel
pandas
DataFrame
使用一行代码合并两个具有不同索引的数据帧,同时保留主数据帧的索引
我有两个数据框 第一个 df1 是 df1 pd DataFrame col1 0 1 col2 0 1 df1 df1 rename index k v for k v in zip 0 1 zero one print df1 col1
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pandas
DataFrame
Indexing
MERGE
pandas 数据帧计数唯一列表
如果数据框中列的类型是int float or string 我们可以得到它的独特值columnName unique 但是 如果此列是一个列表 例如 1 2 3 我怎样才能得到unique本专栏的 我认为你可以将值转换为元组 然后uniq
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pandas
DataFrame
Python 函数仅返回第一个值而不是数据帧
我构建了一个函数 将 5 个投资组合的收益附加到一个数据帧中 我想将其返回到一个变量 当我在函数中逐行运行命令 一种调试 时 我最终得到的变量 folioReturn 这是我希望脚本返回的变量 具有正确数量的值 例如 5 但是如果我调用该函
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function
DataFrame
Return
portfolio
如何在多索引 Pandas 数据框中按组更新前 N 行的值?
我正在尝试更新多索引数据框中的前 N 行 但在寻找解决方案时遇到了一些麻烦 所以我想为它创建一个帖子 示例代码如下 Imports import numpy as np import pandas as pd Set Up Data Fra
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pandas
DataFrame
multiindex
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