pandas

    0

    2答えて

    私はPythonには新しく、小さなプロジェクトで作業しようとしていて少し混乱しました。 私はこのようになります2つのCSVファイルがあります:私はbasiclyやろうとしていることはどのように多くのちょうど数えることである super_car_name Ferrari BMW Mercedes : all_cars: first_Car,second_car Mazda, Skoda

    0

    1答えて

    パンダに次のように私は私のデータをGROUPBY:[「カテゴリ」](= [「産業」、「国」、「カテゴリ」]で) df.groupbyカウント() は、データフレームはGROUPBY後に次のようになります。 --------------------------------------- Industry | Country | category | ------------------

    -1

    1答えて

    Python pandasを使用してpoloniex APIから通貨ペアを抽出しようとしています。 Columns: [{"BTC_BCN":{"BTC":"479.74697466", "BCN":"1087153595.32266165"}, "BTC_BELA":{"BTC":"32.92293515", "BELA":"1807337.13247948"}, "BTC_BLK":{"BTC

    1

    1答えて

    データフレームを作成し、apply(type)/ applymap(type)をさまざまな方法で呼び出しました。問題は、私は別の結果を得たことです。私はintとint64のタイプについて混乱しています。 In [116]: df_term[0:5] Out[116]: term tag count weight pt 0 -03 OTHER 380 3085.0

    2

    1答えて

    シェイプファイルオブジェクトから作成されたGeoPandas Dataframeがあります。 しかし、証明書の行は同じ名前ですが、非常に異なる場所にあります。 各行に固有の名前が必要です。 したがって、幾何学的に離れていて名前を変更すると、何とか線を分割する必要があります。 すべてのストリートチャンク間の距離を計算し、それらが近くにある場合、それらを再グループ化することができます。 距離の計算は容

    -1

    1答えて

    私は私は私の入力は、これは次のように変換したい arun 21-09-2017 raja 21-08-2016 arun 21-10-2017 raja 21-01-2017 の形態であるデータを持っている同様のIDSに基づいて列に行を作成するための機能をGROUPBY使用します。あなたはパンダのデータフレームを使用していると仮定すると arun 21-09-2017 21-01-

    0

    2答えて

    にグループを組み合わせ A B C1 C2 C3 1 x1 a a b 2 x2 b a null df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 1, 1, 2, 2], 'B': ['x1', 'x1', 'x1', 'x2', 'x2'], 'C': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'] }) ここからの回答

    0

    1答えて

    で複数のデータフレームで動作します if os.path.isfile('D:\\df_1'): df_1 = pd.read_pickle('D:\\df_1') else: df_1 = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Location', 'Product']) if os.path.isfile('D:\\df_2'):

    2

    1答えて

    次の形式 detail other name id gender no boo 1 m 234 hoo 2 f 456 に、私は辞書のリストにこの [ { "detail": { "name": "boo", "id": 1 }, "other": { "gender": "m", "no":