Perguntas com a marcação «dataframe»

Eu tenho o seguinte exemplo dataframe: df = pd.DataFrame(data = {'RecordID' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5], 'DisplayLabel' : ['Source','Test','Value 1','Value 2','Value3','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2'], 'Value' : ['Web','Logic','S','I','Complete','Person','Voice','>20','P','Mail','OCR','A','I','Dictation','Understandable','S','I','Web','Logic','R','S']}) que cria esse quadro de dados: +-------+----------+---------------+----------------+ | Index | RecordID | Display Label | Value | +-------+----------+---------------+----------------+ | 0 | …

9 python  pandas  dataframe  pivot  melt 

Eu tenho abaixo do Dataframe com o campo 'Idade', precisa encontrar a idade mínima 3 entre os DataFrame DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]}) DF['Age'].min() Quer as duas principais idades, ou seja, 18, 23 …

9 python  python-3.x  pandas  dataframe  pandas-groupby 

Eu tenho um quadro de dados configurado da seguinte maneira: df <- data.frame("id" = c(111,111,111,222,222,222,222,333,333,333,333), "Location" = c("A","B","A","A","C","B","A","B","A","A","A"), "Encounter" = c(1,2,3,1,2,3,4,1,2,3,4)) id Location Encounter 1 111 A 1 2 111 B 2 3 111 A 3 4 222 A 1 5 222 C 2 6 222 B 3 7 222 …

9 r  dataframe  dplyr  duplicates 

Oi Eu tenho pesquisado os métodos concat, join e merge para pandas e parece que não consigo encontrar o que quero. Vamos supor que eu tenho dois quadros de dados A = pd.DataFrame("A",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) B = pd.DataFrame("B",index=[0,1,2,3,4],columns=['Col 1','Col 2','Col 3']) >>> A Col 1 Col 2 Col 3 …

9 python  pandas  dataframe 

Eu tenho um quadro de dados como A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan Como preencher apenas os NULLs (com 0) para cada série até o primeiro valor não NULL, levando a A B C 1 0 0 2 0 5 3 …

9 python  pandas  dataframe  null 

Eu simplesmente não consigo descobrir o que "==" significa na segunda linha: - Não é um teste, não existe uma declaração if ... - Não é uma declaração variável ... Eu nunca vi isso antes, a coisa é data.ctage==caté uma série de pandas e não um teste ... for cat …

8 python  pandas  dataframe  matrix-indexing 

Tenho dados do mercado de ações para uma única segurança que remonta a 20 anos. Os dados estão atualmente em um DataFrame do Pandas, no seguinte formato: O problema é que eu não quero nenhum dado comercial "fora do horário comercial" no meu DataFrame. O mercado em questão está aberto …

8 python  pandas  numpy  dataframe 

Então, digamos que você tenha um processo Python que colete dados em tempo real com cerca de 500 linhas por segundo (isso pode ser paralelizado ainda mais para reduzir para cerca de 50 ps) de um sistema de filas e anexá-lo a DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df = pd.DataFrame() while …

8 python-3.x  pandas  dataframe  python-multiprocessing 

Usando python3 e cartopy, com este código: import matplotlib.pyplot as plt import cartopy import cartopy.io.shapereader as shpreader import cartopy.crs as ccrs ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cartopy.feature.LAND) ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN) ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE) ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle='-', alpha=.5) ax.add_feature(cartopy.feature.LAKES, alpha=0.95) ax.add_feature(cartopy.feature.RIVERS) ax.set_extent([-150, 60, -25, 60]) shpfilename = shpreader.natural_earth(resolution='110m', category='cultural', name='admin_0_countries') reader = shpreader.Reader(shpfilename) countries = reader.records() for country …

8 python  pandas  numpy  dataframe  cartopy 

Eu tenho o dataframe assim: x = pd.DataFrame({ 'audio': ['audio1', 'audio1', 'audio2', 'audio2', 'audio3', 'audio3'], 'text': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5', 'text6'], 'login': ['operator1', 'operator2', 'operator3', 'operator4', 'operator5', 'operator6'] }) Eu estou tentando agregá-lo assim: x1 = x.groupby('audio')['text'].agg( [ ('text1', lambda x : x.iat[0]), ('text2', lambda x : x.iat[1]), ('leven', …

8 python  pandas  dataframe