Questions marquées «dataframe»

Disons que j'ai le dataframe suivant (une colonne d'entiers et une colonne avec une liste d'entiers) ... ID Found_IDs 0 12345 [15443, 15533, 3433] 1 15533 [2234, 16608, 12002, 7654] 2 6789 [43322, 876544, 36789] Et aussi une liste séparée d'ID ... bad_ids = [15533, 876544, 36789, 11111] Compte tenu …

11 python  python-3.x  pandas  dataframe 

J'ai une trame de données comme celle-ci: ORDER_NO 2401 2504 2600 2020020 2019-12-04 2019-12-10 2019-12-12 2020024 2019-12-25 NaN 2019-12-20 2020034 NaN NaN 2019-12-20 2020020 2019-12-12 2019-12-15 2019-12-18 Je crée du XML à partir de la trame de données ci-dessus. Je veux supprimer la valeur nulle remplie dans le XML. Mon …

11 python-3.x  pandas  loops  dataframe  itertools 

Je voudrais identifier et marquer les lignes en double sur la base de 2 colonnes. Je voudrais faire un identifiant unique pour chaque doublon, donc je sais non seulement que la ligne est un doublon, mais avec quelle ligne c'est un doublon. J'ai une trame de données qui ressemble à …

11 r  dataframe 

J'ai un fichier txt avec des données dans ce format. Les 3 premières lignes se répètent encore et encore. name=1 grade=A class=B name=2 grade=D class=A Je voudrais sortir les données sous forme de tableau, par exemple: name | grade | class 1 | A | B 2 | D | …

11 python  pandas  dataframe 

J'ai deux data.frames avec plusieurs colonnes communes (ici: date, city, ctryet ( other_) number). Je voudrais maintenant les fusionner dans les colonnes ci-dessus mais tolérer un certain niveau de différence: threshold.numbers <- 3 threshold.date <- 5 # in days Si la différence entre les dateentrées est > threshold.date(en jours) ou …

11 r  dataframe 

Je travaille avec un DataFrame ayant la structure suivante: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3], 'brand':['A','B','X','C','D','X','X','E','F','X']}) print(df) group brand 0 1 A 1 1 B 2 1 X 3 2 C 4 2 D 5 2 X 6 2 X 7 3 E 8 3 F 9 3 X …

10 python  pandas  dataframe 

J'obtiens l'erreur ci-dessus lorsque j'essaie d'utiliser l'attribut .ix d'une trame de données pandas pour extraire une colonne, par exemple df.ix [:, 'col_header']. Le script a fonctionné ce matin, mais cet après-midi, je l'ai exécuté dans un nouvel environnement Linux avec une nouvelle installation de Pandas. Quelqu'un d'autre a-t-il déjà vu …

9 python  pandas  dataframe 

J'ai l'exemple de trame de données suivant: df = pd.DataFrame(data = {'RecordID' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5], 'DisplayLabel' : ['Source','Test','Value 1','Value 2','Value3','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2'], 'Value' : ['Web','Logic','S','I','Complete','Person','Voice','>20','P','Mail','OCR','A','I','Dictation','Understandable','S','I','Web','Logic','R','S']}) qui crée cette trame de données: +-------+----------+---------------+----------------+ | Index | RecordID | Display Label | Value | +-------+----------+---------------+----------------+ | 0 …

9 python  pandas  dataframe  pivot  melt 

J'ai ci-dessous Dataframe avec le champ 'Age', Besoins de trouver au top 3 l'âge minimum du DataFrame DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]}) DF['Age'].min() Vous voulez les deux meilleurs âges, c'est-à-dire 18, 23 dans …

9 python  python-3.x  pandas  dataframe  pandas-groupby 

J'ai une trame de données configurée comme suit: df <- data.frame("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"), "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4)) id Location Encounter 1 111 A 1 2 111 B 2 3 111 A 3 4 222 A 1 5 222 C 2 6 222 B 3 7 222 A 4 …

9 r  dataframe  dplyr  duplicates 

Salut, j'ai fouillé dans les méthodes de concaténation, de jointure et de fusion pour les pandas et je n'arrive pas à trouver ce que je veux. Supposons que j'ai deux trames de données A = pd.DataFrame("A",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) B = pd.DataFrame("B",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) >>> A Col 1 Col …

9 python  pandas  dataframe 

J'ai une trame de données comme A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan Comment remplir uniquement les valeurs NULL (avec 0) pour chaque série jusqu'à la première valeur non NULL, conduisant à A B C 1 0 0 2 0 5 3 …

9 python  pandas  dataframe  null