Perguntas com a marcação «dataframe»

Um quadro de dados é uma estrutura de dados tabular. Geralmente, ele contém dados em que linhas são observações e colunas são variáveis ​​de vários tipos. Enquanto "quadro de dados" ou "quadro de dados" é o termo usado para esse conceito em várias línguas (R, Apache Spark, deedle, Maple, a biblioteca de pandas em Python e a biblioteca de DataFrames em Julia), "tabela" é o termo usado em MATLAB e SQL.






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pandas obtêm linhas que NÃO estão em outro dataframe
Eu tenho dois quadros de dados de pandas que têm algumas linhas em comum. Suponha que dataframe2 seja um subconjunto de dataframe1. Como posso obter as linhas do dataframe1 que não estão no dataframe2? df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5], 'col2' : [10, 11, 12, …
229 python  pandas  dataframe 





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Qual é a diferença entre ingressar e mesclar no Pandas?
Suponha que eu tenha dois DataFrames como este: left = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'bar'], 'lval': [1, 2]}) right = pd.DataFrame({'key2': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]}) Quero mesclá-los, então tento algo assim: pd.merge(left, right, left_on='key1', right_on='key2') E eu estou feliz key1 lval key2 rval 0 foo 1 foo 4 1 bar 2 …
208 python  pandas  dataframe  join 

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Pandas agrupados e soma
Estou usando esse quadro de dados: Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Oranges 10/6/2016 Tom 15 Oranges 10/6/2016 Mike 57 Oranges 10/6/2016 Bob 65 Oranges 10/7/2016 Tony 1 …

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Como mostrar o conteúdo completo da coluna em um Spark Dataframe?
Estou usando o spark-csv para carregar dados em um DataFrame. Quero fazer uma consulta simples e exibir o conteúdo: val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("my.csv") df.registerTempTable("tasks") results = sqlContext.sql("select col from tasks"); results.show() A coluna parece truncada: scala> results.show(); +--------------------+ | col| +--------------------+ |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| |2015-11-16 07:15:...| …



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