pandas

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    我有一個具有日期列像下面蟒大熊貓數據幀: 'Birth Date' 0 22/04/73 1 22/03/53 2 22/04/73 3 14/08/77 4 08/05/50 欲這個對象數據類型轉換爲日期格式,是這樣的:1953年4月6日... 我試圖轉換爲datetime數據類型如下: df['Birth Date']=pandas.to_datetime(df['Bi

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    我需要找到兩列(p_1_logreg,p_2_logreg)的最大值,其中比較應該只限製爲14行。 My csv file 我試圖切開我的索引: int1_str1_str2_int2_str3_int4 最大應該在哪裏INT1,STR1,STR2 INT2和STR3固定行之間只可以發現,和int4會發生變化(從索引0到索引13,依此類推)。 我試圖一次修復每個元素並使用groupby,但是我

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    我在數據框中有20列。 我列出其中4這裏作爲例子: is_guarantee:0或1 hotel_star:0,1,2,3,4,5 ORDER_STATUS:40,60,80 旅程(標籤): 0,1,2 is_guarantee hotel_star order_status journey 0 0 5 60 0 1 1 5 60 0 2 1 5

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    我有一個示例數據框,其中有兩個值(總線和汽車+小巴)在mode column我有兩個問題,第一個是我怎麼能把它分解成兩個數據幀具有單個值,如下所示。第二個問題是因爲我有一個數據框的列表,其中一些發生在input格式中,我怎樣才能寫出一個條件語句他們。 輸入 Dest a b c Orig Variable Time Mode 1 x y Bus 5

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    我想從我創建的數據框中插入數據,使用API​​調用到GA,並使用psycopg2將其插入到我的postgresql數據庫中。 這是我使用的代碼: garesults = df.reindex_axis(['campaign', 'adClicks', 'adCost', 'CPC', 'sessions', 'bounceRate', 'pageviewsPerSession', 'goal6Co

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    我必須爲可能有16個值(0-15)的列創建虛擬變量,但是當我基於它創建虛擬變量時,不需要全部16個值: my_column 0 3 1 4 2 7 3 1 4 9 我希望我的虛擬變量有16列,或者更多 - 任何預先固定由我一個值,並在列名稱中的數字對應於my_column價值,但如果my_column只有,比方說,從16個可能值中的5個值,方法pd.get_dummies將只創建5列

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    我的數據集有日期列中的值,如以下格式: date [datetime.date(2017, 2, 17)] [datetime.date(2017, 2, 17)] [datetime.date(2017, 2, 17)] [datetime.date(2017, 2, 17)] [datetime.date(2017, 2, 17)] [datetime.date(2017, 2,

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    我有一個數據框,它有一列名稱。我有另一個字典,其名稱爲鍵和值與它關聯。我想搜索一個在數據框中輸入名稱並在字段中添加相應的值。 my dictionary fruits={'mango':1,'apple':2,'guava':0,'nut':1} my dataframe Fruit mango apple guava nut 期望輸出 Fruit Frequency

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    我想找出將錶轉換成JSON記錄的最佳方法。目前我有我想要的輸出,但桌子的格式令我困惑。下面的例子應該解釋: ID Product Item_Material Owner Interest % 123 Test Item 1 Electric Elctrotech 60% null null null Spark inc 40% 124 Test Item 2 Wo

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    我有一個數據幀如下, print(df) SAS_a1 SAS2_a1 SAS3_a1 FDF_b1 FDF2_b1 0 0.673114 0.745755 0.989468 0.498920 0.837440 1 0.811218 0.392196 0.505301 0.615603 0.946847 2 0.252856 0.709125 0.321580 0.826123 0