dataframe

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行ごとの操作を行う関数を使用して集計するPyspark DataFrameがあります。私は4列を有し、列AI内の各一意の値の列B、C、D に行ごと凝集を行う必要があり、私はこの方法を使用しています：をは使用して一意の値を取得 A_uniques = df.select('A').distinct() def func(x): y = df.filter(df.A==x)

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データグループ内のr内での区別

データフレーム（左側）をデータフレーム（右側）に変換するにはどうすればよいですか？私は名前と明瞭にグループ化することにより、dplyr経由でこれを行うにしようとしていますが、それはあなたが望むすべてのセルにアクセスするための簡単な方法があるのみ3行 df %>% group_by(name) %>% distinct(.,keep.all = T) %>% View()

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セッションごとに処理ダミー変数をランダムに割り当てます。

ダミー変数を「送信者」に割り当てたいと思いますが、実験全体ではなく各セッション内でランダムに行います。私は180人のデータがあるとします。各セッションには18人の学生がいます。私は10セッションあります。これらの各セッション内には、9人の送信者（1の値）と9つの受信者（0の値）が必要です。はこれまでのところ、私は以下のように全体の実験で、これを行うために管理： va <- c(1,0) df

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ワイドフォーマットの既存のデータフレームにパーセント変更値を持つ新しい行を追加するにはどうすればよいですか？

私はRstudioを使用していますが、私は以下のRコードの結果であり、この既存のデータフレームを、持っている： merged <- rbind(trunc(actual_2017_df), trunc(predicted_2017_df)) rownames(merged) <- c("2017 (A)", "2017 (P)") merged > Jan Feb Mar Apr

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は、例えば、私がデータフレームを有し、同じ行の他の値が特定の条件を満たしている場合に特定の値を交換したいとDF

内の他の値に基づいて、交換：もたらす DF <- data.frame(a= c(2,4,67), b= c("TSS",".","TSS"), c= c(3,46,5), d= c(45,"-",47)) ： a b c d 1 2 TSS 3 45 2 4 . 46 - 3 67 TSS 5 47 今、2行目のcとdの値を "。"に

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反復減算？

私はこのようなデータフレームを持っている： abc 9 32.242063 3 24.419279 8 25.464011 6 25.029761 10 18.851918 2 26.027582 1 27.885187 4 20.141231 5 31.179138 7 22.893074 11 31.640625 0 33.150434 I

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変数間の関係のデータフレームを扱う

私は、3つのタイプの変数間の関係を記述する2つのデータフレームを持っています。これらのデータフレームは、次のようになります。 df1 <- data.frame(id = c("y1", "y2", "y3"), x1 = c(1, 0, 0), x2 = c(0, 1, 0), x3 = c(0, 1, 1)) df2 <- data.fr

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Pythonのデータフレーム - 適切な日付インデックス

私はこれを頭に置くことはできません。日付と価格をデータフレームとして持つcsv時系列をインポートした後、私は日付の列にインデックスを付ける必要があります。 df = pd.read_csv("pricespanda.txt") Date Price1 Price2 0 1-1-2017 100 101 1 2-1-2017 103 102 2 3-1-2017 109

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pandasデータフレームの条件付き値を計算値で置き換えます

私は以下の点で苦労しています。私は値をプロットするために df2 = DataFrame({"site":['site1','site2','site3','site4'], "concentration":[12000,2000,'<100','<200']}) （この例< 100又は< 200で）検出限界以下であることができる濃度値を有するデータフレームを持っている、私は値

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リストを使用せずにDataframeのisin（）を使用する方法はありますか？

リストを使用せずにDataframeのisin（）を使用する方法はありますか？私はpyspark docsを見ていて、文字列かリストのいずれかのように見えます。文字列やリストが絶対に大量の場合はどうなりますか？代わりがありますか？