dataframe 相关问题

数据框是表格数据结构。通常，它包含数据，其中行是观察值，列是各种类型的变量。虽然“数据框架”或“数据框架”是这个概念用于多种语言的术语（R，Apache Spark，deedle，Maple，Python中的pandas库和Julia中的DataFrames库），“table”是用于的术语MATLAB和SQL。

熊猫价格分析

早上好，我需要帮助，我需要创建一个分析，为我带来每条线的最低价值，以及哪个供应商的价值最高。将 pandas 导入为 pd 数据 = {'CODBAR':[29951,29952,29953],'DE...

python pandas dataframe

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使用 rbind 时，r 数据帧和矩阵会产生不同的行名称

方法一： df1<-data.frame(A=1:5,B=2:6) df2<-data.frame(A=1:5,B=2:6) df3<-rbind(df1,df2) row.names(df3) [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6&

r dataframe matrix

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按收入总和和相应的最高贡献月份分组 - Pandas

我有一个账单详细信息数据集，我想根据产品的总价值对产品进行分组，另外我想要一个列来指示产生最多 r 的月份...

python pandas dataframe numpy

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为带有布尔值但非布尔索引的 Pandas 数据框创建一个新系列

我一直在尝试使用 .loc 方法向我的 DataFrame 添加一个新系列，如下所示 EM['开始'] = EM.loc[(['Program_Start_Date']==Trimester_Start_Date)] 但是我收到以下电子邮件...

python pandas dataframe

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如何在Python中识别df1中包含df2中包含元素的行？

我有两个数据帧想要比较，我需要知道存储在 df1 中的对象是否也存在于我的 df2 中。然而，我的 df2 的对象更长，因为有许多额外的

python dataframe list comparison

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从许多列中相应的选定值中改变列名

让我们考虑一下标记及其变异系数 (cv) 和三个参考 cv (rcv)：初始数据：标记 CV rcv1 rcv2 rcv3 让我们考虑 markers 及其变异系数 (cv) 和三个参考 cv (rcv)：初始数据： marker cv rcv1 rcv2 rcv3 <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 AAA 7 10 8 5 2 BBB 4 5 3 1 3 CCC 11 20 15 12 4 DDD 8 7 5 2 我想改变三个新变量： rcv_value：大于rcv的最接近的cv值 rcv_name：该rcv_value的列名称 cv_conclusion：确定，如果 cv 低于 rcvs 中的一个或另一个 ko 如果 cv 高于最高 rcv 所需输出： marker cv rcv1 rcv2 rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> 1 AAA 7 10 8 5 8 rcv2 ok 2 BBB 4 5 3 1 5 rcv1 ok 3 CCC 11 20 15 12 12 rcv3 ok 4 DDD 8 7 5 2 7 rcv1 ko 注意：我的真实数据有超过 100 个 markers 和大约 10 个不同的 rcv。我失败的地方是从相应的rcv_name中获取rcv_value（使用mutate和case_when）。感谢您的帮助。数据： dat0 <- structure(list(marker = c("AAA", "BBB", "CCC", "DDD"), cv = c(7, 4, 11, 8), rcv1 = c(10, 5, 20, 7), rcv2 = c(8, 3, 15, 5), rcv3 = c(5, 1, 12, 2)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L)) 你可以试试这个： library(dplyr) dat0 %>% rowwise() %>% mutate(rcv_value = { x <- c_across(rcv1:rcv3) x[order(abs(x - cv), -x)][1] }) %>% ungroup() %>% mutate( rcv_name = do.call(coalesce, across(rcv1:rcv3, ~ ifelse(.x == rcv_value, cur_column(), NA))), cv_conclusion = ifelse(rcv_value >= cv, "ok", "ko") ) # # A tibble: 4 × 8 # marker cv rcv1 rcv2 rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion # <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> # 1 AAA 7 10 8 5 8 rcv2 ok # 2 BBB 4 5 3 1 5 rcv1 ok # 3 CCC 11 20 15 12 12 rcv3 ok # 4 DDD 8 7 5 2 7 rcv1 ko 在这种情况下，重新整形为长会让事情变得更加简单。首先使用tidyr::pivot_longer()，然后dplyr::mutate(.by = marker)按组执行这些操作，然后tidyr::pivot_wider()将数据恢复到原始形状。 library(dplyr) library(tidyr) dat0 |> pivot_longer( -c(marker, cv), names_to = "rcv" ) |> mutate( rcv_value = min(value[value > cv]), cv_conclusion = if_else(is.infinite(rcv_value), "ko", "ok"), rcv_value = if_else(is.infinite(rcv_value), max(value), rcv_value), rcv_name = rcv[rcv_value == value], .by = marker ) |> pivot_wider( id_cols = c(marker, cv, rcv_value, rcv_name, cv_conclusion), names_from = rcv, values_from = value ) |> select( # does not drop columns just changes order to specified one marker, cv, rcv1:rcv3, rcv_value:cv_conclusion ) # # A tibble: 4 × 8 # marker cv rcv1 rcv2 rcv3 rcv_value rcv_name cv_conclusion # <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> # 1 AAA 7 10 8 5 8 rcv2 ok # 2 BBB 4 5 3 1 5 rcv1 ok # 3 CCC 11 20 15 12 12 rcv3 ok # 4 DDD 8 7 5 2 7 rcv1 ko 如果您可以为 rcv1:rcv3 列中的每个标记建立联系，则您必须指定您想要 rcv_name 说的内容。如果您只想要第一个值，您可以将该行更改为 rcv_name = rcv[rcv_value == value][1]。或者，您可以创建一个列表列来存储所有值，例如list(rcv[rcv_value == value])，或将它们粘贴在一起，例如rcv_name = paste(rcv[rcv_value == value], collapse = ",") 创建类似 "rcv2,rcv3" 的列。

r dataframe dplyr mutate

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excel中过滤公式显示部分表格

在一张 Excel 工作表上创建了一个表格。在第二张纸上，我输入了第一张纸中的数据过滤器公式。如果您手动将数据添加到第一个工作表，过滤器会生成正确的...

python excel pandas dataframe

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当 pandas 数据框为空时，填充列中最接近的值

假设我们有一个如下所示的 pandas 数据框 ID 名称日期时间天 ------------------------------------------ 1 AAA 2022-06-22 10:00:05 12 2 BBB 2022-06-22 10:02...

python-3.x pandas dataframe

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根据 R 列中的部分字符串匹配创建新变量

我有一个大的 df，其中包含以下列：“基因、变量、值”，我想向其中添加一个新变量“light_exposure”。要将值分配给这个新列，我想看看是否