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...
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 Mon objectif est de ne voir que les...
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 3 nan 4 nan
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 =
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...
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,...
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...
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...