প্রশ্ন ট্যাগ «dataframe»

একটি ডেটা ফ্রেম একটি সারণী তথ্য কাঠামো। সাধারণত, এটিতে ডেটা থাকে যেখানে সারিগুলি পর্যবেক্ষণ এবং কলামগুলি বিভিন্ন ধরণের ভেরিয়েবল হয়। যদিও "ডেটা ফ্রেম" বা "ডেটা ফ্রেম" এই ধারণার জন্য বেশ কয়েকটি ভাষায় (আর, অ্যাপাচি স্পার্ক, ডিডল, ম্যাপেল, পাইথনের পান্ডাস লাইব্রেরি এবং জুলিয়ার ডেটা ফ্রেম লাইব্রেরি) শব্দ ব্যবহৃত হয়েছে, "টেবিল" শব্দটি ব্যবহৃত হয় ম্যাটল্যাব এবং এসকিউএল।

7
ডেটাফ্রেমে পুনরাবৃত্ত "কী = মান" জোড়ার ফাইলটি পড়ুন
আমার এই ফর্ম্যাটটিতে ডেটা সহ একটি টেক্সট ফাইল রয়েছে। প্রথম 3 লাইন বার বার পুনরাবৃত্তি করে। name=1 grade=A class=B name=2 grade=D class=A আমি একটি টেবিল বিন্যাসে ডেটা আউটপুট করতে চাই, উদাহরণস্বরূপ: name | grade | class 1 | A | B 2 | D | A আমি শিরোনামগুলি সেট করতে …

6
একাধিক কলাম এবং প্রান্তিকের উপর ভিত্তি করে ডেটাফ্রেমগুলি মার্জ করুন
আমি দুই আছে data.frameএকাধিক সাধারণ কলাম সহ গুলি (এখানে: date, city, ctry, এবং ( other_) number)। আমি এখন এগুলি উপরের কলামগুলিতে মার্জ করতে চাই তবে কিছু স্তরের পার্থক্য সহ্য করতে চাই: threshold.numbers <- 3 threshold.date <- 5 # in days dateএন্ট্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য যদি > threshold.date(দিনগুলিতে) হয় বা হয় তবে …
11 r  dataframe 

4
উপাদানগুলির সংখ্যা 1 এর চেয়ে আলাদা এমন গোষ্ঠীতে ডেটাফ্রেম ফিল্টার করা
আমি নিম্নলিখিত স্ট্রাকচারযুক্ত ডেটাফ্রেমে কাজ করছি: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3], 'brand':['A','B','X','C','D','X','X','E','F','X']}) print(df) group brand 0 1 A 1 1 B 2 1 X 3 2 C 4 2 D 5 2 X 6 2 X 7 3 E 8 3 F 9 3 X আমার লক্ষ্য হ'ল …

6
অ্যাট্রিবিউটআরার: 'ডেটাফ্রেম' অবজেক্টের কোনও আইটেম নেই
আমি যখন কলামটি বের করতে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমের .ix বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করার চেষ্টা করব তখন আমি উপরের ত্রুটিটি পেয়ে যাচ্ছি, যেমন df.ix [:, 'col_header']। স্ক্রিপ্টটি আজ সকাল পর্যন্ত কাজ করেছে, তবে আজ বিকেলে আমি এটি পান্ডসের একটি নতুন ইনস্টল সহ একটি নতুন লিনাক্স পরিবেশে চালিয়েছি। এর আগে অন্য কেউ এই …

3
পান্ডাস ডেটা ফ্রেম থেকে কলামের কেবলমাত্র অংশটি আনল্ট করুন
আমার কাছে ডেটাফ্রেমের নিম্নলিখিত উদাহরণ রয়েছে: 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']}) যা এই ডেটাফ্রেম তৈরি করে: +-------+----------+---------------+----------------+ | Index | RecordID | Display Label | Value | +-------+----------+---------------+----------------+ | 0 | 1 …

2
ডেটা ফ্রেম, পাইথন -3 থেকে শীর্ষ এন ন্যূনতম মানগুলি কীভাবে সন্ধান করবেন
আমার ফিল্ড 'এজ' সহ ডেটাফ্রেমের নীচে রয়েছে, ডেটাফ্রেম থেকে সর্বোচ্চ 3 সর্বনিম্ন বয়সের সন্ধান করতে হবে 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() শীর্ষ দুই বয়স অর্থাৎ 18, 23 তালিকায় চান, এটি কীভাবে অর্জন …

5
পূর্ববর্তী এন সারির উপর ভিত্তি করে শর্তাধীন একটি নতুন কলাম তৈরি করা হচ্ছে
আমার নীচের মত একটি ডেটা ফ্রেম সেট আপ হয়েছে: 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 A …

1
দুটি ডেটাফ্রেমগুলি মার্জ করুন এবং নামগুলির সাথে কলাম স্তর যুক্ত করুন
হাই, আমি কনডাক্টটি দিয়ে খনন করেছি, যোগ দিয়েছি এবং পান্ডাদের জন্য একত্রীকরণের পদ্ধতিগুলি এবং আমার যা চাইছে তা খুঁজে পাচ্ছে না। ধরে নিই আমার কাছে দুটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে 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 0 …

3
পান্ডাস- প্রথম নন মূল্য না হওয়া পর্যন্ত ন্যানগুলি পূরণ করুন
আমার মতো ডেটাফ্রেম আছে A B C 1 nan nan 2 nan 5 3 3 nan 4 nan nan প্রথম অ NULL মান পর্যন্ত প্রতিটি সিরিজের জন্য আমি কীভাবে কেবল শূন্যস্থান পূরণ করব (0 দিয়ে) A B C 1 0 0 2 0 5 3 3 nan 4 nan nan
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.