pandas

    11गर्मी

    1उत्तर

    पांडा में निम्नलिखित डेटाफ्रेम को दोबारा बदलने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? यह DataFrame df प्रत्येक नमूने (s1 और इस मामले में s2) के लिए x,y मान होते हैं और इस तरह दिखता है: In [23]: df = pandas.Data

    6गर्मी

    1उत्तर

    मान लीजिए कि df एक pandas डेटाफ़्रेम है। मैं इसे कुछ मानदंडों के अनुसार दो डेटाफ्रेम में विभाजित करना चाहता हूं। सबसे अच्छा तरीका है मैं ऐसा करने के लिए मिल गया है की तरह df0, df1 = [v for _, v in df.

    6गर्मी

    1उत्तर

    में सूचकांक के पूरक के आधार पर तत्वों को चुनना मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जिसमें से मैं दो सबसेट डीएफएस, df_a और df_b चुनता हूं। df_a = iris[iris.Name == "Iris-setosa"] df_b = iris[iris.Name == "Iris-v

    28गर्मी

    1उत्तर

    में kth स्तंभ से शून्य मान के साथ पंक्तियों को हटाने के लिए कैसे मैं सभी पंक्तियों जिसमें कॉलम 3 से तत्वों के बाद सभी NaN df = DataFrame(np.random.randn(6, 5), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'g','h'], col

    11गर्मी

    3उत्तर

    मान लीजिए मैं इस तरह बनाया का एक DataFrame है: import pandas as pd s1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b']) s2 = pd.Series(['a', 'f', 'a', 'd', 'a', 'f', 'f']) d = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2

    23गर्मी

    3उत्तर

    मेरे पास डेटा फ्रेम है और मैं इसे किसी विशेष कॉलम द्वारा समूहित करना चाहता हूं (या, दूसरे शब्दों में, किसी विशेष कॉलम से मानों के अनुसार)। मैं इसे निम्न तरीके से कर सकता हूं: grouped = df.groupby(['Co

    5गर्मी

    2उत्तर

    में विशिष्ट कॉलम से जोड़ी के अंतर की गणना करें मेरे पास निम्न डेटाफ्रेम है जहां मैं दिखाता हूं कि मैंने आइटम 1 से आइटम 2 में कितनी बार देखा है। उदाहरण के लिए ए से बी, 2 से ए से सी में एक संक्रमण है ,

    37गर्मी

    2उत्तर

    के लिए पहली कुछ पंक्तियों को पढ़ने का तरीका read_csv का उपयोग करने के लिए एक अंतर्निहित तरीका है, जो कि समय से पहले लाइनों की लंबाई को जानने के बिना फ़ाइल की पहली n पंक्तियों को पढ़ने के लिए है? मेरे

    11गर्मी

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    मैंने about the to_latex विधि पढ़ी है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है स्वरूपण तर्क का उपयोग कैसे करें। मैं कुछ संख्या जो बहुत लंबा हैं और कुछ जो मैं हजार विभाजक चाहते हैं। बहु अनुक्रमित टेबल पर to_latex विधि

    16गर्मी

    1उत्तर

    dataframe लिए In [2]: df = pd.DataFrame({'Name': ['foo', 'bar'] * 3, ...: 'Rank': np.random.randint(0,3,6), ...: 'Val': np.random.rand(6)}) ...: df Out[2]: Name Rank Val