dataframe

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私は日付によってインデックスを付けた時間でソートデータセットは以下のように探して持っているLOCとILOC

の組み合わせを使用してインデックスを選択する方法： result 2009-09-08 Positive 2009-08-24 Negative 2009-06-01 Positive 2009-04-23 Positive 2008-12-06 Positive ... ... 私は例えば、日付を見つけたいと思い、2009年8月24日プラス日以下の2行は、すなわち 20

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各IDと法律の行（開始年と終了年）を各IDと年の行を含むファイルに変換します

lawsという名前のdfがあります。私は2番目作成したいから laws <- data.frame(id=c(1,2,3),beginyear=c(2001,2002,2005),endyear=c(2003,2005,2006), law1=c(0,0,1), law2=c(1,0,1)) は、各idと年間の行でidyearと呼ば： idyear <- data.frame(id=c(rep

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前処理：私のデータフレームの特定の列に前処理テキストにそれが可能である次の行を使用したデータフレーム

から多くの列にテキスト分析は： #text to lower case df$name <- tolower(df$name) #remove all special characters df$name <- gsub("[[:punct:]]", " ", df$name) #remove long spaces df$name <- gsub("\\s+"," ",str_trim

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テキストデータをPythonのpandasデータフレームに読み込むことができません

Pandas : populate column with if condition not working as expectedのテキストデータをデータフレームに読み込もうとしています。 dftxt = """ 0 1 2 1 10/1/2016 'stringvalue' 456 2 NaN 'anothersting' NaN 3 NaN 'and a

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出力を表示するには、データフレームをpandasの最後のコマンドにする必要がありますか？

私は出力のためのデータフレームを表示し、ファイルの処理とエラーのロギングを行う必要があります。私はpycharmで.ipynbファイルを作成しました。しかし私は、私のメソッドの1つ（最後のものではない）でdataframeを言及したので、私の外のウィンドウでデータフレームを見ることができます。私のプログラムがシンプルで、データフレームが最後のコマンドだったとき、データフレームが表示されていまし

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Python Dataframeでgroupbyと行の値を合計する方法

私はグループ化しながら、Dataframeで列 'Over_Id'をグループ化し、列の値を合計でruns_scoredにしようとしています。私はgroupbyを使用している場合は、私は私の他の列を失う例： ball.groupby(['Match_Id','Innings_Id','Over_Id'])['runs_scored'].sum() 私は私のruns_scored列を取得するこ

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Pandas DataFrame - dtype == 'category'の列が集計されているとパフォーマンスが低下する

メモリ使用量の多い大きなデータフレームで作業しています。繰り返し値列のdtypeを変更すると、大量のメモリを節約できます。私はそれを試してみましたが、実際にはメモリの使用量を25％削減しましたが、その後は理解できないパフォーマンスの低下にぶつかりました。 dtypeの 'category'カラムでgroup-by aggregationを行い、dtypeを変更する前に約1秒かかり、変更後に約1分

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スプリットパンダ実際の列名と

>>>table1 col1 col2 row1 A A row2 B A row3 A B row4 B A を付加コラム私はワンホット表現または任意の他の方法 >>>table1 col1_A col1_B col2 row1 1 0 A row2 0 1 A row3 1 0 B row4

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GROUPBYとパンダ

に複数の機能を集約を実行する私は、次のデータフレームがあります、しかし df2 = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='M')) df2 = df.agg({'total_in': 'sum', 'total_out': 'sum', 'balance': 'last'}) ： date in out balance 01/01/2017 50 70 10

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データフレーム内の行を一致させ、一致しない行を削除するより速い方法は何ですか？

私は時間、緯度、経度、標高、速度のデータフレームを持っています。緯度経度ペアを滑らかにするための公差に基づいてデータセットを減らすために整形式を使用しています。正常に動作しますが、平滑化された単純化バージョンのデータポイント（lat、lon）をTime、Elevation、要素の元のデータフレームと一致させると、データポイントが500を超えると時間がかかりすぎます。私がやっていることは、元のデー