dataframe

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我有這樣一個數據幀（真正的一個大得多）： time<-c(as.POSIXct('2011-11-11 06:00:00'),as.POSIXct('2011-11-11 06:05:00'),as.POSIXct('2011-11-11 07:05:00'), as.POSIXct('2011-11-11 07:10:00'),as.POSIXct('2011-11-11 07:1

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如何根據數據框中的列值獲取特定行數

假設我有這種方式的MNIST數據集。 df = pd.read_csv('data/train.csv') data = df.loc[df['label'].isin([1,6])] 我想只選擇那些行其列[「標籤」] == 1或6 不過，我想從每列僅獲得500行[「標籤」] 我該怎麼做？

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重新排列與共同的重複柱

數據幀的多個列我有四列，X1，X2，X3和Y的Y值是共同的每一行中的所有的X值的數據幀。我想重新排列所述數據幀具有與在第二列中的相應的Y值的單個X柱（包括所有三個X值列）。最終的目標是能夠繪製X，Y，然後使用適當的迴歸模型Y〜X。下面是一個例子與 x1<-c(1,14,87,126,483,1004) x2<-c(18,43,112,364,987,1014) x3<-c(4,83,96,1

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採摘使用GROUPBY熊貓隨機元素

我有數據幀，看起來像這樣： revisionId itemId wikidataType 1 307190482 23 Q5 6 305019084 80 Q5 8 303692414 181 Q5 9 306600439 192 Q5 11 294597048 206 Q5 在完全數據幀，則不存在中柱wikidataType 100個這樣不同的值。它是

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獲取最大頻率只爲每一個因素

所以這給出了我所需要的整個列表： max <- function(x) { n <- data.frame(x) factored <- n[sapply(n, is.factor)] dt_res = data.frame() for (i in 1:ncol(factored)) { dt_temp = data.frame(t(tabl

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Spark：列值的百分比百分比

我想提高我的Spark Scala技能，我有這種情況下我找不到操作的方法，所以請指教！我有原始數據如下圖所示波紋管是：我要計算的數列的每個結果的百分比。例如。最後一個錯誤值是64，佔所有列值的百分比是多少。請注意，我用的sqlContext讀取原始數據Dataframes：這裏是我的代碼： val df1 = df.groupBy(" Code") .agg(sum("count").al

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從元數據幀刪除串

所以我有一個數據幀中的輸出是沿着這樣的： VALUE pat animal model <dbl> <chr> <chr> <chr> 1 0.0000000 14 bunny bunny semi 2 0.0000021 911 Bunny Bunny semi 3 0.0000093 922 BUNNY BUNNY semi 4 0.0000118 629

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瞭解百分點=在python的describe（）中的計算

我想了解以下內容： 1）如何計算百分位數。 2）爲什麼python不能以排序順序（這是我的預期）將值返回給我012 2 3 4 4 6 6 1 4 5 5 5 5 6 9 9 9 9 3 3）我的要求是知道實際值低於x％的人口所在。怎麼做？由於 Python的2 new=pd.DataFrame({'a':range(10),'b':[60510,60053,54968,62269,91107,

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將逗號分隔字符串的數據框轉換爲單熱編碼

我有一個由一列組成的大數據框（'數據'）。該列中的每一行都由一個字符串組成，每個字符串由逗號分隔的類別組成。我希望對這些數據進行熱門編碼。例如， data = {"mesh": ["A, B, C", "C,B", ""]} 從這個我想獲得一個數據幀包括： index A B. C 0 1 1 1 1 0 1 1 2 0 0 0 我怎樣才能做到這一點？

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如何在R中使用apply函數，其中函數需要函數參數的同一列中的列名和值？

我想創建一個函數，使得對於某個數據框，它可以使用列名作爲函數的第一個參數，並使用列的值（特定列的行值）作爲函數中的第二個參數。然後，第二個參數的值將根據開關函數中設置的值轉換爲數值。這是我一直在努力的工作。 # I also put print("ERROR in Question")) if there is no match at all scoreraw <- function(Ques