Questions marquées «dataframe»

Un bloc de données est une structure de données tabulaire. Habituellement, il contient des données où les lignes sont des observations et les colonnes sont des variables de différents types. Alors que "data frame" ou "dataframe" est le terme utilisé pour ce concept dans plusieurs langues (R, Apache Spark, deedle, Maple, la bibliothèque pandas en Python et la bibliothèque DataFrames en Julia), "table" est le terme utilisé dans MATLAB et SQL.

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Pourquoi ma fonction "Appliquer" de Pandas référençant plusieurs colonnes ne fonctionne-t-elle pas? [fermé]
Fermé. Cette question n'est pas reproductible ou a été causée par des fautes de frappe . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit sur le sujet de Stack Overflow. Fermé l'année dernière . Améliorez cette question J'ai des problèmes …
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Quelle est la différence entre rejoindre et fusionner dans Pandas?
Supposons que j'ai deux DataFrames comme ceci: left = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'bar'], 'lval': [1, 2]}) right = pd.DataFrame({'key2': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]}) Je veux les fusionner, alors j'essaye quelque chose comme ceci: pd.merge(left, right, left_on='key1', right_on='key2') Et je suis content key1 lval key2 rval 0 foo 1 foo 4 …
208 python  pandas  dataframe  join 
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Pandas group-by et sum
J'utilise ce bloc de données: Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Oranges 10/6/2016 Tom 15 Oranges 10/6/2016 Mike 57 Oranges 10/6/2016 Bob 65 Oranges 10/7/2016 Tony 1 Grapes …
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Comment afficher le contenu d'une colonne complète dans une trame de données Spark?
J'utilise spark-csv pour charger des données dans un DataFrame. Je veux faire une simple requête et afficher le contenu: val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("my.csv") df.registerTempTable("tasks") results = sqlContext.sql("select col from tasks"); results.show() Le col semble tronqué: scala> results.show(); +--------------------+ | col| +--------------------+ |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| …
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