Preguntas etiquetadas con dataframe

Un marco de datos es una estructura de datos tabular. Por lo general, contiene datos donde las filas son observaciones y las columnas son variables de varios tipos. Mientras "marco de datos" o "marco de datos" es el término utilizado para este concepto en varios idiomas (R, Apache Spark, deedle, Maple, la biblioteca de pandas en Python y la biblioteca de marcos de datos en Julia), "tabla" es el término utilizado en MATLAB y SQL.

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Obtener el total de la columna Pandas
Objetivo Tengo una trama de datos pandas, como se muestra a continuación, con varias columnas y le gustaría obtener el total de la columna, MyColumn. Marco de datos -df: print df X MyColumn Y Z 0 A 84 13.0 69.0 1 B 76 77.0 127.0 2 C 28 69.0 16.0 …
107 python  pandas  dataframe  sum 
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¿Qué es dtype ('O'), en pandas?
Tengo un marco de datos en pandas y estoy tratando de averiguar cuáles son los tipos de sus valores. No estoy seguro de cuál es el tipo de columna 'Test'. Sin embargo, cuando corro myFrame['Test'].dtype, obtengo; dtype('O') ¿Qué significa esto?
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Compara dos columnas usando pandas
Usando esto como punto de partida: a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three']) Out[8]: one two three 0 10 1.2 4.2 1 15 70 0.03 2 8 5 0 Quiero usar algo como una ifdeclaración dentro de pandas. if df['one'] …
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Cómo obtener una fila de R data.frame
Tengo un data.frame con encabezados de columna. ¿Cómo puedo obtener una fila específica de data.frame como una lista (con los encabezados de columna como claves para la lista)? Específicamente, mi data.frame es A B C 1 5 4,25 4,5 2 3,5 4 2,5 3 3,25 4 4 4 4,25 4,5 …
103 r  indexing  dataframe 
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Devolver múltiples columnas de pandas apply ()
Tengo una trama de datos pandas, df_test. Contiene una columna 'tamaño' que representa el tamaño en bytes. Calculé KB, MB y GB con el siguiente código: df_test = pd.DataFrame([ {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933}, {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711}, ]) df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB') …
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