J'ai un dataframe sous cette forme: A B C D E 213-1 XL NaN NaN NaN 21 22.0 12 232.0 101.32 23-0 L NaN NaN NaN 12 23 12 232.2 NaN 31-0 LS NaN NaN NaN 70 70 23 NaN 21.22 Je voudrais déplacer toutes les deux lignes de cette trame de données vers la ligne ci-dessus afin qu'il ne reste que des lignes...
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'essaie de mettre en place une sous-classe pd.DataFramequi a deux arguments requis lors de l'initialisation ( groupet timestamp_col). Je veux exécuter la validation sur ces arguments groupet timestamp_colj'ai donc une méthode de définition pour chacune des propriétés. Tout cela fonctionne jusqu'à...
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...
J'ai affaire à un Pandas DataFrame assez volumineux - mon ensemble de données ressemble à une dfconfiguration suivante : import pandas as pd import numpy as np #--------------------------------------------- SIZING PARAMETERS : R1 = 20 # .repeat( repeats = R1 ) R2 = 10 # .repeat( repeats = R2 ) R3 =...
J'ai obtenu la sortie mais j'essaie de trouver un moyen plus efficace de le faire: (df['budget'] == 0).sum(), (df['revenue'] == 0).sum(),(df['budget_adj'] == 0).sum(), (df['revenue_adj'] == 0).sum() La sortie est (5674, 5993, 5676,