Ayant un bloc de données, comment puis-je remplacer toutes les valeurs particulières le long de toutes les lignes et colonnes. Disons par exemple que je veux remplacer tous les enregistrements vides par des NA's (sans taper les positions): df <- data.frame(list(A=c("", "xyz", "jkl"), B=c(12,...
J'ai un pandas dataframe df comme illustré ci-dessous: BrandName Specialty A H B I ABC J D K AB L Je veux remplacer «ABC» et «AB» dans la colonne BrandName par A. Quelqu'un peut-il m'aider?
J'ai un dataframe pandas (ce n'est qu'un petit morceau) >>> d1 y norm test y norm train len(y_train) len(y_test) \ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0 (35.652207342877873, 22.95533537448393) 1 (39.563683797747622, 27.382483096332511) LCV \ 0...
Je veux ajouter un _xsuffixe à chaque nom de colonne comme ceci: featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x' Comment puis-je faire cela? De plus, si je voulais ajouter x_comme suffixe, comment la solution changerait-elle?
J'utilise pyspark (Python 2.7.9 / Spark 1.3.1) et j'ai un Dataframe GroupObject dont j'ai besoin pour filtrer et trier dans l'ordre décroissant. Essayer d'y parvenir via ce morceau de code. group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False) Mais cela génère...
J'ai un bloc de données qui a les colonnes a, b et c. Je voudrais ajouter une nouvelle colonne d entre b et c. Je sais que je pourrais simplement ajouter d à la fin en utilisant cbind mais comment puis-je l' insérer entre deux colonnes?
J'ai un dataframe qui peut ressembler à ceci: A B C foo bar foo bar bar foo foo bar Je veux parcourir chaque élément de chaque ligne (ou chaque élément de chaque colonne) et appliquer la fonction suivante pour obtenir le DF suivant: def foo_bar(x): return x.replace('foo', 'wow') A B C wow bar wow...
J'ai un dataframe et un dictionnaire. J'ai besoin d'ajouter une nouvelle colonne au cadre de données et de calculer ses valeurs en fonction du dictionnaire. Apprentissage automatique, ajout d'une nouvelle fonctionnalité basée sur un tableau: score = {(1, 45, 1, 1) : 4, (0, 1, 2, 1) : 5} df =...
J'ai une base de données qui enregistre les réponses du choix des langues de programmation par 19717 personnes à travers des questions à choix multiples. La première colonne est bien sûr le sexe du répondant tandis que les autres sont les choix qu'ils ont choisis. Et donc si je choisis Python, ma...
Lorsque vous avez un Pandas DataFrame comme celui-ci: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'today': [['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['b']], 'yesterday': [['a', 'b'], ['a'], ['a']]}) today yesterday 0 ['a', 'b', 'c'] ['a', 'b'] 1 ['a', 'b'] ['a'] 2 ['b'] ['a'] ... etc Mais avec...
Voici mon premier géodatframe: !pip install geopandas import pandas as pd import geopandas city1 = [{'City':"Buenos Aires","Country":"Argentina","Latitude":-34.58,"Longitude":-58.66}, {'City':"Brasilia","Country":"Brazil","Latitude":-15.78 ,"Longitude":-70.66}, {'City':"Santiago","Country":"Chile...
J'ai un dataframe df, avec deux colonnes: Script (avec texte) et Speaker Script Speaker aze Speaker 1 art Speaker 2 ghb Speaker 3 jka Speaker 1 tyc Speaker 1 avv Speaker 2 bhj Speaker 1 Et j'ai la liste suivante: L = ['a','b','c'] Avec le code suivant, df =
Je suis tellement confus avec différentes méthodes d'indexation utilisées ilocdans les pandas. Disons que j'essaie de convertir un Dataframe 1-d en un Dataframe 2-d. J'ai d'abord le Dataframe 1-d suivant a_array = [1,2,3,4,5,6,7,8] a_df = pd.DataFrame(a_array).T Et je vais convertir cela en un...
J'ai un DataFrame pandas de la forme: id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06...
Énoncé du problème Je recherche un moyen efficace de générer des produits cartésiens binaires complets (tableaux avec toutes les combinaisons de Vrai et Faux avec un certain nombre de colonnes), filtrés par certaines conditions exclusives. Par exemple, pour trois colonnes / bits, n=3nous aurions le...
J'ai une trame de données ci-dessous: structure( list(ID = c("P-1", " P-1", "P-1", "P-2", "P-3", "P-4", "P-5", "P-6", "P-7", "P-8"), Date = c("2020-03-16 12:11:33", "2020-03-16 13:16:04", "2020-03-16 06:13:55", "2020-03-16 10:03:43", "2020-03-16 12:37:09", "2020-03-16 06:40:24", "2020-03-16...
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...
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...
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 | A J'ai du mal à définir les en-têtes et à...
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...