ვიდეო: როგორ ჩამოვაგდოთ პანდას DataFrame?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
Წაშლა სტრიქონები და სვეტები დან მონაცემთა ჩარჩოები , პანდები იყენებს " ჩამოაგდეს ”ფუნქცია. Წაშლა სვეტი, ან მრავალი სვეტი, გამოიყენეთ სვეტ(ებ)ის სახელი და მიუთითეთ „ღერძი“როგორც 1. ალტერნატიულად, როგორც ქვემოთ მოცემულ მაგალითში, „სვეტების“პარამეტრი დამატებულია პანდები რაც წყვეტს "ღერძის" საჭიროებას.
უბრალოდ, როგორ ჩამოვაგდოთ რიგი Pandas DataFrame-ში?
წაშლა მრავალჯერადი რიგები ინდექსის პოზიციის მიხედვით DataFrame როგორც დფ. ჩამოაგდეს () ფუნქცია იღებს მხოლოდ ინდექსის ეტიკეტების სახელების სიას, ასე რომ წაშლა The რიგები პოზიციის მიხედვით, ჩვენ უნდა შევქმნათ ინდექსის სახელების სია პოზიციებიდან და შემდეგ გადავიტანოთ ჩამოაგდეს (). ვინაიდან inPlace-ის ნაგულისხმევი მნიშვნელობა არის false, ამიტომ dfObj-ის შიგთავსი არ შეიცვლება.
შეიძლება ასევე იკითხოთ, როგორ იშლება სვეტი პითონში? რიგები ან სვეტები შეიძლება წაიშალოს ინდექსის ეტიკეტის ან სვეტის სახელის გამოყენებით ამ მეთოდის გამოყენებით.
- სინტაქსი: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
- Პარამეტრები:
- დაბრუნების ტიპი: მონაცემთა ჩარჩო ამოვარდნილი მნიშვნელობებით.
ასევე კითხვაა, რა არის DF drop?
პანდები . DataFrame . ჩამოაგდეს . ჩამოაგდეს მითითებული ეტიკეტები რიგებიდან ან სვეტებიდან. წაშალეთ რიგები ან სვეტები ლეიბლის სახელების და შესაბამისი ღერძის მითითებით, ან უშუალოდ ინდექსის ან სვეტის სახელების მითითებით. მრავალ ინდექსის გამოყენებისას, ეტიკეტები სხვადასხვა დონეზე შეუძლია მოიხსნება დონის მითითებით.
როგორ გავაერთიანო ორი DataFrame პანდაებში?
რომ შეუერთდი ეს მონაცემთა ჩარჩოები , პანდები უზრუნველყოფს მრავალჯერადი ფუნქციები, როგორიცაა concat(), შერწყმა (), შეუერთდი () და ა.შ. ამ განყოფილებაში თქვენ ივარჯიშებთ გამოყენებაში შერწყმა () ფუნქცია პანდები . თქვენ შეგიძლიათ შეამჩნიოთ, რომ მონაცემთა ჩარჩოები ახლა გაერთიანებულია ერთში DataFrame ორივეს id სვეტში არსებულ საერთო მნიშვნელობებზე დაყრდნობით მონაცემთა ჩარჩოები.
გირჩევთ:
როგორ გავიმეორო Pandas DataFrame-ის მეშვეობით?
Pandas-ს აქვს iterrows() ფუნქცია, რომელიც დაგეხმარება მონაცემთა ჩარჩოს თითოეული მწკრივის ციკლში. Pandas-ის iterrows() აბრუნებს იტერატორს, რომელიც შეიცავს თითოეული მწკრივის ინდექსს და თითოეულ მწკრივში არსებულ მონაცემებს სერიად. ვინაიდან iterrows() აბრუნებს iterator-ს, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ შემდეგი ფუნქცია iterator-ის შინაარსის სანახავად
როგორ ჩამოვაგდოთ ყველა ცხრილი MySQL სქემაში?
როგორ ჩამოაგდეს ყველა ცხრილი MySQL-ში? SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; SELECT table_name FROM information_schema.tables WHEREtable_schema = db_name; ჩამოაგდეს TABLE IF EXISTS ცხრილი1; ჩამოაგდეს TABLE IF EXISTStable2; ჩამოაგდეს TABLE IF EXISTS table3; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; echo 'SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;' >./temp.sql
როგორ მართავ პანდას იუპიტერის ნოუთბუქში?
ახალი გარემოს გამოყენების დასაწყებად დააწკაპუნეთ ჩანართზე გარემო. დააწკაპუნეთ ისრის ღილაკზე Pandas გარემოს სახელის გვერდით. სიაში, რომელიც გამოჩნდება, აირჩიეთ ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენებთ პანდების გასახსნელად: ტერმინალი, პითონი, IPython ან Jupyter Notebook
როგორ გავაკეთო PySpark DataFrame სიიდან?
მე მივყვები ამ ნაბიჯებს DataFrame-ის შესაქმნელად tuples-ის სიიდან: შექმენით ტოპების სია. თითოეული ტილო შეიცავს ასაკის პირის სახელს. შექმენით RDD ზემოთ მოცემული სიიდან. გადააკეთეთ თითოეული ტოპი მწკრივად. შექმენით DataFrame RDD-ზე createDataFrame-ის გამოყენებით sqlContext-ის დახმარებით
როგორ ქმნით DataFrame ინდექსს?
DataFrame ინდექსის დასაყენებლად ორი გზა არსებობს. გამოიყენეთ პარამეტრი inplace=True მიმდინარე DataFrame ინდექსის დასაყენებლად. მიანიჭეთ ახლად შექმნილი DataFrame ინდექსი ცვლადს და გამოიყენეთ ეს ცვლადი შემდგომში ინდექსირებული შედეგის გამოსაყენებლად