dataframe

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ドキュメントから： pd.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None) col_levelは何をしますか？ col_levelの値が異なる例は素晴らしいでしょう。 df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: '

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データフレームの連続値を入力してください

Rデータ処理の問題があります。 readrを使用してロードできる.csvファイルに大きなデータセットがあります。問題は、データフレームに追加する必要がある欠損値があることです。例データ： X1 X2 Value Coal 1 300 Coal 3 100 Coal 5 150 NatG 2 175 NatG 4 150 このファイルが正しくでロードされます。しかし、最後の

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複数の値をとり、Python Pandasでテーブルを作成する

私のコードでは、2つのExcelデータベースを1つにまとめることができます。問題は、それが私に収益の列のみを表示し、列の表示は表示しないことです。より明確にするために、コードとサンプルを残します。私は試してみました： df1 = df1.pivot(index = "Cliente", columns='Fecha', values=['Impresiones','Revenue']) しかし

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Rの列に従って新しいエントリで大規模なデータフレームを更新しますか？

大きなデータフレーム（50+列）があります。それぞれの行が異なる順序で取得され、データフレームに新しい行を追加する必要がありますが、この新しい行は正しい列を更新するはずです。例えば、私はdfを持っている： col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col10 ......... 1 a Don Lu 854 W eee 1 1234 yes

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複数のIDの時系列データフレームで前年のみを考慮するpct_change（）を実行しますか？

私は、サンプルのデータフレーム「DF： df = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2002, 2003, 2004] + [1998, 1999, 2003, 2004], 'Name': ['A'] * 4 + ['B'] * 4, 'Value': [4, 1, 1, 3] + [34, 23, 22, 11]}) どのように私

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Pythonのパンダ：私は別のデータフレームを合計しようとしています

異なる2つのデータフレームを追加し、データフレーム、データフレームB、およびデータフレームC言います。（a.ilocの： DATAFRAMEこのようなPythonコード内で定義されている[：0] = 0は、算術演算を可能にするために与えられ、すなわち、 "NaNに" を置き換えます"ゼロ"）データフレームBとデータフレームCとは次のようにExcelシートから呼び出されています。 b=pd.re

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別のデータフレームに行を追加する方法

データフレームdf1とdf2の両方に列["Ticker"、 "Adj.Factor"、 "Date"]があります。 df1のその行の "Adj.Factor"の値が0に等しい場合、df1からの完全な行をdf2に追加します。私は次のコードを持っています。 for x in range(tot_len): if df1.iloc[x]['Adj.Factor'] == 0: d

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パンダ：ループを反復する代替手段

私はif x in y文を実行するとValueErrorをスローするパンダで実行している小さな関数を持っています。ブーリアンインデックス、.isin()、およびwhere()を推奨する同様の問題が発生しましたが、いずれの例も私の場合には適用できませんでした。どんなアドバイスも非常に高く評価されます。その他の注意：groupsは、データフレーム外の文字列を含むリストです。この関数の私の目標は、デー

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パンダで複数の列範囲をスライス

データセットに20の列があり、入力として19を使用したいとします。入力列は1:10と12:20の列です。11番目の列を出力として使用します。パンダを使ってこのような範囲を与える方法は？例えば：Example Data Set は、それが4列を持つデータの上に考えるが、私は入力にのみ3列を取るために持っていますが、これらの列はB、D、Eをしていると私はC列をスキップしたいです。今すぐ私は入力=

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変換値

私は、次のデータフレームがあります。 chr start_position end_position gene_name 0 Chr Position Ref Gene_Name 1 chr22 24128945 G nan 2 chr19 45867080 G ERCC2 3 chr3 52436341 C BAP1 4 c