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।

2
পান্ডাদের সাথে ট্যাব-সীমাবদ্ধ ফাইল পড়া - উইন্ডোতে কাজ করে তবে ম্যাকের সাথে নয়
আমি উইন্ডোতে কোনও সমস্যা ছাড়াই পান্ডাস / পাইথনের সাথে একটি ট্যাব-সীমাবদ্ধ ডেটা ফাইল পড়ছি। ডেটা ফাইলটিতে প্রথম তিনটি লাইনে নোট থাকে এবং তারপরে একটি শিরোনাম অনুসরণ করা হয়। df = pd.read_csv(myfile,sep='\t',skiprows=(0,1,2),header=(0)) আমি এখন আমার ম্যাক দিয়ে এই ফাইলটি পড়ার চেষ্টা করছি। (ম্যাকে পাইথন ব্যবহার করার সময় আমার প্রথমবার।) আমি নিম্নলিখিত …

1
পান্ডাস 'ফ্রিক' ট্যাগগুলিতে ডকুমেন্টেশনটি কোথায়? [বন্ধ]
বন্ধ এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো নির্দেশিকাগুলি পূরণ করে না । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্ন আপডেট করুন তাই এটা -বিষয়ে স্ট্যাক ওভারফ্লো জন্য। 2 বছর আগে বন্ধ । এই প্রশ্নটি উন্নত করুন আমি পান্ডাদের কাছে নতুন এবং ব্যবহার করার চেষ্টা করছি date_range। আমি …

7
AWS S3 তে কোনও পাঠ্য ফাইল কীভাবে ডিস্কে না লিখে প্যান্ডাসে আমদানি করবেন
আমার কাছে S3 এ একটি পাঠ্য ফাইল সংরক্ষণ করা আছে যা একটি ট্যাব সীমিত টেবিল। আমি এটিকে পান্ডায় লোড করতে চাই তবে প্রথমে এটি সংরক্ষণ করতে পারি না কারণ আমি হিরকু সার্ভারে চলছে running আমার এখন পর্যন্ত যা আছে তা এখানে। import io import boto3 import os import pandas as …

2
কিভাবে একটি সূচক দ্বারা একটি পান্ডস ডেটা ফ্রেম বাছাই?
যখন নিম্নলিখিতগুলির মতো ডেটা ফ্রেম থাকে: import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) আমি কীভাবে এই ডেটাফ্রেমকে সূচি অনুসারে সূচি এবং কলাম মানের অক্ষরের প্রতিটি সংমিশ্রণে বাছাই করতে পারি?
91 python  pandas 

4
ডেটটাইম মাসে গ্রুপ প্যান্ডস ডেটাফ্রেম
একটি সিএসভি ফাইল বিবেচনা করুন: string,date,number a string,2/5/11 9:16am,1.0 a string,3/5/11 10:44pm,2.0 a string,4/22/11 12:07pm,3.0 a string,4/22/11 12:10pm,4.0 a string,4/29/11 11:59am,1.0 a string,5/2/11 1:41pm,2.0 a string,5/2/11 2:02pm,3.0 a string,5/2/11 2:56pm,4.0 a string,5/2/11 3:00pm,5.0 a string,5/2/14 3:02pm,6.0 a string,5/2/14 3:18pm,7.0 আমি এটিতে পড়তে পারি এবং তারিখ কলামটি তারিখের সময় বিন্যাসে পুনরায় …

5
পান্ডাস ডাটাফ্রেমে টিপলসের কলাম কীভাবে বিভক্ত করবেন?
আমার কাছে একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম রয়েছে (এটি কেবল সামান্য টুকরো) >>> d1 y norm test y norm train len(y_train) len(y_test) \ 0 64.904368 116.151232 1645 549 1 70.852681 112.639876 1645 549 SVR RBF \ 0 (35.652207342877873, 22.95533537448393) 1 (39.563683797747622, 27.382483096332511) LCV \ 0 (19.365430594452338, 13.880062435173587) 1 (19.099614489458364, 14.018867136617146) RIDGE …

3
পান্ডস: কলামের সমস্ত মান কীভাবে পরিবর্তন করবেন?
আমার কাছে ডাকা একটি কলামযুক্ত একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে "Date"এবং এই কলামের সমস্ত মান একই মান (কেবলমাত্র বছর) পেতে চাই। উদাহরণ: City Date Paris 01/04/2004 Lisbon 01/09/2004 Madrid 2004 Pekin 31/2004 আমি যা চাই তা হ'ল: City Date Paris 2004 Lisbon 2004 Madrid 2004 Pekin 2004 আমার কোডটি এখানে: fr61_70xls …

2
কলামের নাম দ্বারা পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে যোগদান করা
নিম্নলিখিত কলামের নাম সহ আমার কাছে দুটি ডাটাফ্রেম রয়েছে: frame_1: event_id, date, time, county_ID frame_2: countyid, state আমি নীচে (বাম) যোগদান করে নিম্নলিখিত কলামগুলির সাথে একটি ডেটাফ্রেম পেতে চাই county_ID = countyid: joined_dataframe event_id, date, time, county, state আমি যে কলামগুলিতে যোগদান করতে চাইছি তা সূচক না হলে এটি কীভাবে …

5
জ্যাঙ্গো ক্যোয়ারীসেটকে ডেটাফ্রেমে পান্ডে রূপান্তর করা হচ্ছে
আমি একটি জাঙ্গো ক্যোয়ারীসেটকে নীচে একটি পান্ডায় রূপান্তর করতে যাচ্ছি DataFrame: qs = SomeModel.objects.select_related().filter(date__year=2012) q = qs.values('date', 'OtherField') df = pd.DataFrame.from_records(q) এটি কাজ করে, তবে আরও কার্যকর উপায় আছে?
90 python  django  pandas 

10
পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে মেটা-তথ্য / মেটাডেটা যুক্ত করা হচ্ছে
কোনও পান্ডাস ডেটা ফ্রেমে কিছু মেটা-তথ্য / মেটাডেটা যুক্ত করা কি সম্ভব? উদাহরণস্বরূপ, উপাত্তের নাম ডেটা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত, যন্ত্রটি দায়বদ্ধ ইত্যাদি এই তথ্য দিয়ে একটি কলাম তৈরি করা এক কাজ হতে পারে তবে প্রতিটি সারিতে একটি টুকরো তথ্য সংরক্ষণ করা অপব্যয় বলে মনে হচ্ছে!
90 python  pandas 

5
নেস্টেড অভিধানে আইটেমগুলি থেকে পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি করুন Const
মনে করুন কাঠামোর সাথে আমার নেস্টেড ডিকশনারি 'ইউজার_ডিক্ট' রয়েছে: স্তর 1: ইউজারআইডি (দীর্ঘ পূর্ণসংখ্যা) স্তর 2: বিভাগ (স্ট্রিং) স্তর 3: বিবিধ বৈশিষ্ট্য (ভাসমান, ints, ইত্যাদি।) উদাহরণস্বরূপ, এই অভিধানের একটি এন্ট্রি হবে: user_dict[12] = { "Category 1": {"att_1": 1, "att_2": "whatever"}, "Category 2": {"att_1": 23, "att_2": "another"}} প্রতিটি আইটেমের user_dictএকই কাঠামো …

8
পান্ডাস / পাইপলট মধ্যে স্কেটার প্লট: বিভাগ অনুসারে কীভাবে প্লট করবেন
আমি পাইপ্লোটে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম অবজেক্টটি ব্যবহার করে একটি সাধারণ স্ক্যাটার প্লট তৈরি করার চেষ্টা করছি, তবে দুটি ভেরিয়েবল প্লট করার একটি দক্ষ উপায় চাই তবে তৃতীয় কলাম (কী) দ্বারা চিহ্নিত চিহ্নগুলি পেতে চাই। আমি df.groupby ব্যবহার করে বিভিন্ন উপায়ে চেষ্টা করেছি, তবে সফলভাবে হয়নি। একটি নমুনা ডিএফ স্ক্রিপ্ট নীচে …

3
মাল্টিশিট এক্সেল স্প্রেডশীটে ডেটা ফ্রেমগুলির তালিকা সংরক্ষণ করুন
আমি কীভাবে এক এক্সেল স্প্রেডশিটে ডেটাফ্রেমগুলির একটি তালিকা এক্সপোর্ট করতে পারি? রাষ্ট্রের জন্য দস্তাবেজগুলি to_excel: নোটগুলি যদি বিদ্যমান এক্সেলরাইটার অবজেক্টটি পাস করে, তবে শীটটি বিদ্যমান ওয়ার্কবুকটিতে যুক্ত করা হবে। এটি একটি ওয়ার্কবুকে বিভিন্ন ডেটা ফ্রেম সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে writer = ExcelWriter('output.xlsx') df1.to_excel(writer, 'sheet1') df2.to_excel(writer, 'sheet2') writer.save() এটি …

9
পান্ডস / নুমপিতে কোনও কলাম / পরিবর্তনশীল সংখ্যাসঙ্গিক কিনা তা কীভাবে নির্ধারণ করবেন?
ভেরিয়েবল কিনা তা নির্ধারণের জন্য আরও ভাল উপায় আছে কি? Pandas এবং / বা NumPyহয় numericবা না ? আমি কী হিসাবে এবং / মান হিসাবে স্ব সংজ্ঞায়িত dictionaryকরেছি ।dtypesnumericnot
90 python  pandas  numpy 

5
পান্ডের ডেফ্রেমে শিফট কলামটি একের পর এক?
আমি একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেম পেয়েছি। আমি আমার একটি কলাম 'ল্যাগ' করতে চাই। অর্থ, উদাহরণস্বরূপ, পুরো কলামটি 'gdp' একের পর এক স্থানান্তরিত করে এবং তারপরে অবশিষ্ট সারির নীচে সমস্ত অতিরিক্ত ডেটা সরিয়ে ফেলতে হবে যাতে সমস্ত কলাম আবার সমান দৈর্ঘ্যের হয়। df = y gdp cap 0 1 2 5 …

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.