প্রশ্ন ট্যাগ «pandas»

পান্ডাস হ'ল ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য পাইথন লাইব্রেরি, যেমন ডেটাফ্রেমস, বহু-মাত্রিক সময় সিরিজ এবং ক্রস-বিভাগীয় ডেটাসেটগুলি সাধারণত পরিসংখ্যান, পরীক্ষামূলক বিজ্ঞানের ফলাফল, একনোমেট্রিক্স বা ফিনান্সে পাওয়া যায়। পান্ডস পাইথনের অন্যতম প্রধান তথ্য বিজ্ঞান গ্রন্থাগার।

8
ডেটাফ্রেমে একাধিক তালিকা নিন
আমি কীভাবে একাধিক তালিকাগুলি নিয়ে এগুলি পাইথন ডেটাফ্রেমে বিভিন্ন কলাম হিসাবে রাখতে পারি? আমি এই সমাধানটি চেষ্টা করেছিলাম তবে কিছুটা সমস্যা হয়েছিল। চেষ্টা 1: তিনটি তালিকা রয়েছে এবং সেগুলি একসাথে জিপ করুন এবং এটি ব্যবহার করুন res = zip(lst1,lst2,lst3) ফলন কেবল একটি কলাম চেষ্টা 2: percentile_list = pd.DataFrame({'lst1Tite' : [lst1], …
164 python  numpy  pandas 

10
তালিকাগুলির পান্ডা কলাম, প্রতিটি তালিকার উপাদানগুলির জন্য একটি সারি তৈরি করুন
আমার একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে যেখানে কয়েকটি ঘরে একাধিক মানের তালিকা থাকে। একটি কক্ষে একাধিক মান সংরক্ষণ করার পরিবর্তে, আমি ডেটাফ্রেমটি প্রসারিত করতে চাই যাতে তালিকার প্রতিটি আইটেম তার নিজস্ব সারি (অন্যান্য সমস্ত কলামে একই মান সহ) পায়। সুতরাং আমি যদি: import pandas as pd import numpy as np df = …
163 python  pandas  list 

13
দুটি ডেটা ফ্রেমের তুলনা করুন এবং পাশাপাশি তাদের পার্থক্যগুলি আউটপুট করুন
আমি দুটি ডেটাফ্রেমের মধ্যে ঠিক কী পরিবর্তিত হয়েছে তা হাইলাইট করার চেষ্টা করছি। ধরুন আমার কাছে দুটি পাইথন পান্ডাস ডেটাফ্রেম রয়েছে: "StudentRoster Jan-1": id Name score isEnrolled Comment 111 Jack 2.17 True He was late to class 112 Nick 1.11 False Graduated 113 Zoe 4.12 True "StudentRoster Jan-2": id Name …
162 python  html  pandas  dataframe  panel 

3
পান্ডারা প্রতিটি গ্রুপের মধ্যে শীর্ষস্থানীয় এন রেকর্ড পান
ধরুন আমার কাছে এই জাতীয় প্যানডাস ডেটা ফ্রেম রয়েছে: >>> df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2,2,3,4],'value':[1,2,3,1,2,3,4,1,1]}) >>> df id value 0 1 1 1 1 2 2 1 3 3 2 1 4 2 2 5 2 3 6 2 4 7 3 1 8 4 1 আমি প্রতিটি আইডির জন্য শীর্ষ 2 …

5
পাইথন পান্ডাস সমষ্টি ফলাফল থেকে বৈজ্ঞানিক স্বরলিপি ফর্ম্যাট / দমন করুন
কীভাবে একজন খুব বড় সংখ্যার জন্য বৈজ্ঞানিক স্বরলিপি উত্পন্ন করে পান্ডাসের গোষ্ঠীভিত্তিক ক্রিয়াকলাপ থেকে আউটপুটটির বিন্যাসটি পরিবর্তন করতে পারেন? আমি জানি পাই কীভাবে পাইথনে স্ট্রিং ফর্ম্যাটিং করা যায় তবে এটি এখানে প্রয়োগ করার সময় আমি ক্ষতিতে আছি। df1.groupby('dept')['data1'].sum() dept value1 1.192433e+08 value2 1.293066e+08 value3 1.077142e+08 এটি বৈজ্ঞানিক স্বরলিপি দমন করে …

5
সূচকে দুটি ডাটাফ্রেম একত্রিত করুন
হাই আমার কাছে নিম্নলিখিত ডেটাফ্রেমগুলি রয়েছে: > df1 id begin conditional confidence discoveryTechnique 0 278 56 false 0.0 1 1 421 18 false 0.0 1 > df2 concept 0 A 1 B আমি সূচকগুলিতে কীভাবে মার্জ করব তা পেতে: id begin conditional confidence discoveryTechnique concept 0 278 56 false 0.0 …

12
পাইথন পান্ডাস: কলাম বি এর সর্বোচ্চ মান দিয়ে সারি রেখে কলাম A দ্বারা সদৃশগুলি সরিয়ে ফেলুন
আমার কলাম ক এ পুনরাবৃত্ত মানগুলির সাথে একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে I আমার স্নাতকের: A B 1 10 1 20 2 30 2 40 3 10 এটিতে পরিণত হওয়া উচিত: A B 1 20 2 40 3 10 ডুপ্লিকেটগুলি ফেলে দেওয়ার জন্য ওয়েস কিছু দুর্দান্ত কার্যকারিতা যুক্ত করেছে: http://wesmckinney.com/blog/?p=340 । তবে …

4
পান্ডাগুলি কেন পাইথনগুলিতে ডেথারের তুলনায় দ্রুত দ্রবীভূত হয়েছিল?
আমি সম্প্রতি পাইথনের জন্য পান্ডাস লাইব্রেরি জুড়ে এসেছি , যা এই মানদণ্ড অনুসারে মেমরির একীকরণগুলিতে খুব দ্রুত সম্পাদন করে। এটি আর-এর ডেটা টেবিল প্যাকেজের চেয়ে আরও দ্রুত (বিশ্লেষণের জন্য আমার পছন্দের ভাষা)। এর pandasচেয়ে এত দ্রুত কেন data.table? অজগরটির উপর আরথের সহজাত গতির সুবিধার কারণে এটি রয়েছে, বা এমন কোনও …
160 python  r  join  data.table  pandas 

8
NumPy বা পান্ডাস: একটি এনএএন মান থাকার সময় অ্যারে টাইপ পূর্ণসংখ্যার হিসাবে রাখা
ভিতরে থাকা কোনও উপাদান থাকা সত্ত্বেও কোনও numpyঅ্যারের ডেটা ধরণের int( int64বা যা কিছু হোক) হিসাবে ঠিক করার কোনও পছন্দসই উপায় আছে numpy.NaN? বিশেষত, আমি ইন-হাউস ডেটা স্ট্রাকচারকে একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে রূপান্তর করছি। আমাদের কাঠামোয়, আমাদের কাছে পূর্ণসংখ্যার-প্রকারের কলাম রয়েছে যা এখনও NaN এর রয়েছে (তবে কলামটির dtype অন্তর্নির্মিত)। …

6
পাইথন পান্ডাসে সমস্ত সদৃশ সারি ফেলে দিন
pandas drop_duplicatesফাংশন "uniquifying" একটি dataframe জন্য মহান। যাইহোক, পাসওয়ার্ডগুলির একটি মূল যুক্তি হ'ল take_last=Trueবা take_last=False, আমি কলামের সাবসেট জুড়ে ডুপ্লিকেটযুক্ত সমস্ত সারি ফেলে দিতে চাই। এটা কি সম্ভব? A B C 0 foo 0 A 1 foo 1 A 2 foo 1 B 3 bar 1 A উদাহরণস্বরূপ, আমি কলামগুলিতে …

6
পান্ডাস ডাটাফ্রেমে এলোমেলো সারি নির্বাচন
পান্ডাসের ডেটা ফ্রেম থেকে এলোমেলো সারি নির্বাচন করার কোনও উপায় আছে কি? আর-এ, গাড়ী প্যাকেজটি ব্যবহার করে, একটি দরকারী ফাংশন রয়েছে some(x, n)যা মাথার অনুরূপ তবে নির্বাচন করে, উদাহরণস্বরূপ, এক্স থেকে র্যান্ডম এ 10 সারি। আমি স্লাইসিং ডকুমেন্টেশনগুলিও দেখেছি এবং এর সমতুল্য কিছুই নেই বলে মনে হচ্ছে। হালনাগাদ এখন 20 …
159 python  pandas 

9
পান্ডার সাথে টেক্সট থেকে ডেটা লোড করুন
আমি একটি টেক্সট ফাইল লোড করছি যাতে ভাসা এবং স্ট্রিং ডেটার মিশ্রণ থাকে। আমি এগুলিকে এমন একটি অ্যারেতে সঞ্চয় করতে চাই যেখানে আমি প্রতিটি উপাদান অ্যাক্সেস করতে পারি। এখন আমি শুধু করছি import pandas as pd data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None) print data এই ইনপুট ফাইলের গঠন: 1 0 …
159 python  io  pandas 

6
পান্ডাস অপারেশনের সময় অগ্রগতি সূচক
আমি নিয়মিতভাবে 15 মিলিয়ন বা তার বেশি সারি বেশি ডেটা ফ্রেমে পান্ডাস অপারেশন করি এবং আমি নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপের জন্য একটি অগ্রগতি সূচক অ্যাক্সেস পেতে পছন্দ করি। পান্ডাস স্প্লিট-প্রয়োগ-সম্মিলন ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য কি কোনও পাঠ্য ভিত্তিক অগ্রগতি সূচক উপস্থিত রয়েছে? উদাহরণস্বরূপ, কিছুতে: df_users.groupby(['userID', 'requestDate']).apply(feature_rollup) যেখানে feature_rollupকিছুটা জড়িত ফাংশন যা বহু ডিএফ কলাম …
158 python  pandas  ipython 

12
তারিখে পান্ডাস ডেটা ফ্রেম ফিল্টারিং
আমার কাছে একটি 'তারিখ' কলাম সহ একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম রয়েছে। এখন আমার ডাটাফ্রেমের সমস্ত সারি ফিল্টার করতে হবে যা পরের দুই মাসের বাইরে তারিখ রয়েছে। মূলত, আমার কেবলমাত্র পরবর্তী দুই মাসের মধ্যে থাকা সারিগুলি ধরে রাখা দরকার। এই অর্জন করার জন্য সবচেয়ে ভাল উপায় কি?

9
পান্ডাস কলামে একটি নির্দিষ্ট মান রয়েছে কিনা তা কীভাবে নির্ধারণ করবেন
আমি কোনও পান্ডাস কলামে একটি নির্দিষ্ট মান আছে যা এন্ট্রি আছে কিনা তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। আমি এটি দিয়ে চেষ্টা করার চেষ্টা করেছি if x in df['id']। আমি ভেবেছিলাম এটি কাজ করছে, যখনই আমি এটিকে এমন কোনও মান খাওয়াতাম যেটি আমি জানতাম যে কলামটি 43 in df['id']এখনও তা ফিরে …
156 python  pandas 

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.