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।

13
পান্ডাস ডাটাফ্রেমের সারিগুলি কীভাবে ফেলে দেওয়া যায় যার একটি নির্দিষ্ট কলামের মান NaN
আমার কাছে এটি রয়েছে DataFrameএবং কেবলমাত্র রেকর্ডগুলি চাই যার EPSকলামটি নয় NaN: >>> df STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 601166 20111231 601166 NaN NaN 600036 20111231 600036 NaN 12 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601009 20111231 601009 NaN NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN 000001 20111231 000001 NaN NaN ... …
749 python  pandas  dataframe  nan 
19
আমি কীভাবে কোনও আর ডেটাফ্রেমে শূন্যের সাথে এনএ মানগুলি প্রতিস্থাপন করব?
আমার একটি ডেটা ফ্রেম আছে এবং কিছু কলাম রয়েছে NA মান রয়েছে। আমি কীভাবে এই NAমানগুলি শূন্যের সাথে প্রতিস্থাপন করব ?
7
CSV ফাইলে একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম লেখা
পান্ডাসে আমার একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে যা আমি একটি সিএসভি ফাইলে লিখতে চাই। আমি এটি ব্যবহার করে করছি: df.to_csv('out.csv') এবং ত্রুটি পেয়ে: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u03b1' in position 20: ordinal not in range(128) সহজেই এটিকে ঘুরে দেখার কোনও উপায় আছে (যেমন আমার ডেটা ফ্রেমে আমার ইউনিকোড অক্ষর রয়েছে)? …
713 python  csv  pandas  dataframe 
8
অভিধানের তালিকাটিকে একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে রূপান্তর করুন
আমার কাছে অভিধানের একটি তালিকা রয়েছে: [{'points': 50, 'time': '5:00', 'year': 2010}, {'points': 25, 'time': '6:00', 'month': "february"}, {'points':90, 'time': '9:00', 'month': 'january'}, {'points_h1':20, 'month': 'june'}] এবং আমি এটি এর DataFrameমতো একটি পান্ডায় রূপান্তর করতে চাই: month points points_h1 time year 0 NaN 50 NaN 5:00 2010 1 february 25 …
10
সুন্দর একটি পুরো পান্ডা সিরিজ / ডেটা ফ্রেম মুদ্রণ
আমি টার্মিনালে সিরিজ এবং ডেটা ফ্রেমগুলির সাথে অনেক কাজ করি। __repr__সিরিজের জন্য ডিফল্ট কিছু মাথা এবং লেজের মান সহ একটি হ্রাস করা নমুনা দেয়, তবে বাকিটি অনুপস্থিত। পুরো সিরিজ / ডেটাফ্রেমকে প্রিন্ট করার জন্য কি কোনও অন্তর্নির্মিত উপায় আছে? আদর্শভাবে, এটি যথাযথ প্রান্তিককরণ, সম্ভবত কলামগুলির মধ্যে সীমানা এবং বিভিন্ন কলামগুলির …
649 python  pandas  dataframe 
3
আইলোক, আইএক্স এবং লক কীভাবে আলাদা?
কেউ কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যে এই তিনটি টুকরো টুকরো করার পদ্ধতি কীভাবে আলাদা? আমি দস্তাবেজগুলি দেখেছি এবং আমি এই উত্তরগুলি দেখেছি , তবে এখনও তিনটি কীভাবে আলাদা তা ব্যাখ্যা করতে আমার নিজেকে অক্ষম মনে হচ্ছে। আমার কাছে এগুলি বড় অংশে বিনিময়যোগ্য বলে মনে হচ্ছে, কারণ এগুলি কাটানোর নিম্ন স্তরে …
15
পান্ডসে সেটিংবিথকপি ওয়ার্নিংয়ের সাথে কীভাবে কাজ করবেন?
পটভূমি আমি মাত্র আমার পান্ডাকে 0.11 থেকে 0.13.0rc1 তে আপগ্রেড করেছি। এখন, অ্যাপ্লিকেশনটি অনেকগুলি নতুন সতর্কতা পপ করছে। তাদের মধ্যে একটি: E:\FinReporter\FM_EXT.py:449: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead quote_df['TVol'] = quote_df['TVol']/TVOL_SCALE আমি জানতে …
14
একটি সাবসেটেড ডেটা ফ্রেমে ফ্যাক্টর স্তরগুলি ড্রপ করুন
আমার একটিতে একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে factor। আমি যখন এই ডেটাফ্রেমের ব্যবহার করে subsetবা অন্য কোনও ইনডেক্সিং ফাংশন ব্যবহার করি তখন একটি নতুন ডেটা ফ্রেম তৈরি হয়। তবে, factorভেরিয়েবল তার সমস্ত মূল স্তরটি ধরে রাখে, এমনকি / যদি তারা নতুন ডেটাফ্রেমে উপস্থিত না থাকে। ফ্যাক্টর স্তরের উপর নির্ভরশীল ফাংশন প্লট …
543 r  dataframe  r-factor  r-faq 
12
একটি তালিকা বা ডেটাফ্রেমের উপাদানগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য বন্ধনী [] এবং ডাবল বন্ধনী [[]] এর মধ্যে পার্থক্য
আর একটি তালিকা বা data.frame উপাদান ব্যবহার করার জন্য দুটি ভিন্ন পদ্ধতি প্রদান করে: []এবং [[]]। দু'জনের মধ্যে কী পার্থক্য আছে যে পরিস্থিতিতে আমি একের পর এক ব্যবহার করতে পারি?
520 r  list  dataframe  extract  r-faq 
20
একটি তালিকা একটি ডেটা ফ্রেমে রূপান্তর করুন
আমার কাছে নেস্টেড ডেটা তালিকা রয়েছে। এর দৈর্ঘ্য 132 এবং প্রতিটি আইটেম 20 দৈর্ঘ্যের একটি তালিকা there সেখানে কি দ্রুত আছে? উপায় 132 সারি এবং ডেটার 20 কলাম আছে যা একটি ডাটা ফ্রেম এই কাঠামো কনভার্ট করবেন? এখানে কাজ করার জন্য কয়েকটি নমুনা তথ্য রয়েছে: l <- replicate( 132, list(sample(letters, …
513 r  list  dataframe 
11
দ্রুত ডেটাফ্রেম হিসাবে খুব বড় টেবিলগুলি পড়া
আমার কাছে খুব বড় টেবিল রয়েছে (৩০ কোটি সারি) যেটি আমি আর একটি ডেটাফ্রেম হিসাবে লোড করতে চাই তাতে read.table()প্রচুর সুবিধাজনক বৈশিষ্ট্য রয়েছে, তবে মনে হয় বাস্তবায়নে অনেক যুক্তি রয়েছে যা জিনিসগুলিকে ধীর করে দেবে। আমার ক্ষেত্রে, আমি ধরে নিচ্ছি যে কলামগুলির ধরণের সময় আগে আমার জানা আছে, টেবিলটিতে কোনও …
502 r  import  dataframe  r-faq 
9
সিরিজ থেকে ডেটা ফ্রেমে একটি পান্ডাস গ্রুপপুট আউটপুট রূপান্তর করা
আমি এভাবে ইনপুট ডেটা দিয়ে শুরু করছি df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) মুদ্রিত হওয়ার পরে যা প্রদর্শিত হয়: City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 Seattle …
22
পান্ডাস / পাইথনের ডেটাফ্রেমে পাঠ্যের দুটি কলাম একত্রিত করুন
পাইথনে প্যান্ডাস ব্যবহার করে আমার কাছে 20 x 4000 ডেটা ফ্রেম রয়েছে। এর মধ্যে দুটি কলামের নাম দেওয়া হয়েছে Yearএবং quarter। আমি একটি পরিবর্তনশীল নামক তৈরি করতে চান তা periodকরে নির্মিত হয় Year = 2000এবং quarter= q2মধ্যে 2000q2। কেউ কি এই সাহায্য করতে পারেন?
21
কোনও মান পান্ডস ডেটা ফ্রেমে NaN আছে কিনা তা কীভাবে পরীক্ষা করবেন
পাইথন পান্ডসে, কোনও ডেটাফ্রেমের একটি (বা আরও বেশি) এনএন মান আছে কিনা তা যাচাই করার সর্বোত্তম উপায় কী? আমি ফাংশন সম্পর্কে জানি pd.isnan, কিন্তু এটি প্রতিটি উপাদানগুলির জন্য বুলিয়ানগুলির একটি ডেটাফ্রেম দেয়। এই পোস্টটি এখনই আমার প্রশ্নের ঠিক উত্তর দেয় না।
482 python  pandas  dataframe  nan 
16
একটি খালি ডেটা ফ্রেম তৈরি করুন
আমি কোনও সারি ছাড়াই একটি ডেটা.ফ্রেম শুরু করার চেষ্টা করছি। মূলত, আমি প্রতিটি কলামের জন্য ডেটা ধরণের নির্দিষ্ট করতে এবং তাদের নাম উল্লেখ করতে চাই, তবে ফলস্বরূপ কোনও সারি তৈরি হয়নি। আমি এখন অবধি সবচেয়ে ভাল করতে সক্ষম হলাম এরকম কিছু: df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"), File="", User="", stringsAsFactors=FALSE) df <- …
480 r  dataframe  r-faq 
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.