Dataframe

Solution: Les rename la méthode prend un dictionnaire pour l’index qui s’applique

Solution: TL ; version DR : Pour le cas simple de : J’ai une

Solution: Est-ce ce dont vous avez besoin ? duplicated+groupby (df.loc[df[‘flight_id’].duplicated(keep=False)].reset_index()).groupby(‘flight_id’)[‘index’].apply(tuple) Out[510]: flight_id

Solution: Pour améliorer les performances, ne pas utiliser groupby, plutôt obtenir tout

Solution: Vous pourriez utiliser groupby + transform avec value_counts et idxmax. df[‘Most_Common_Price’]

Solution: Utilisation transform avec last: df[‘b_new’] = df.groupby(‘a’)[‘b’].transform(‘last’) Alternative: df[‘b_new’] = df.groupby(‘a’)[‘b’].transform(lambda

Solution: Utilisation crosstab et dot. Vous pouvez alors utiliser np.triu pour ne

Solution: Comme indiqué, l’argument d’axe de fillna est NotImplemented. df.fillna(df.mean(axis=1), axis=1) Remarque :

Solution: df <- data.frame(A = 1:10, B = 11:20, c = 21:30)

Solution: Voici une autre façon : x <- rbind(test2, test) x[! duplicated(x,

Solution: C’est un travail pour reindex_like. Commencez par l’original : df1 =

Solution: df[‘y’] définira une colonne puisque vous voulez définir une ligne, utilisez

Solution: Vous pouvez utiliser le sous-réglage TRUE/FALSE au lieu de numérique. grepl

Solution: val rdd = sc.parallelize(Array(Row(ArrayBuffer(1,2,3,4)))) val df = sqlContext.createDataFrame( rdd, StructType(Seq(StructField(“arr”, ArrayType(IntegerType,

Solution: Vous pouvez utiliser iloc (pour vous en sortir position): df.iloc[3,4] Je

Solution: Vous devriez jeter un oeil à simpledbf : In [2]: import

Solution: Essaye ça import requests import pandas as pd import io urlData

Solution: Utilisation stringr::str_split_fixed library(stringr) str_split_fixed(before$type, “_and_”, 2) Une autre option consiste à

Solution: aggregate(value ~ item + size + weight, FUN = mean, data=df)

Solution: Pour les intéressés, voici une procédure simple que j’ai utilisée pour

[*]import org.apache.spark.sql.functions._ df.withColumn(“id”,monotonicallyIncreasingId) Solution: Avec Scala, vous pouvez utiliser : [*]import org.apache.spark.sql.functions._

Solution: set_index + stack, la pile sera supprimée par défaut df.set_index(‘ID’,inplace=True) df[df==1].stack().reset_index().drop(0,1)

Solution: Si le cadre de données tient dans une mémoire de pilote

Solution: Supposant d est votre liste de dicts, simplement : df = pd.DataFrame(d)

Solution: df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1) Cela suppose que le tri des noms

Solution: pandas.HDFStore.put() a un paramètre append (qui par défaut est False) –

Solution: Je ne pense pas que votre question ait du sens –