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在Python Pandas Dataframe中动态添加列的数据处理
我有以下问题. 可以说这是我的CSV id f1 f2 f3 1 4 5 5 1 3 1 0 1 7 4 4 1 4 3 1 1 1 4 6 2 2 6 0 .......... 因此,我有可以按ID分组的行.我想创建如下的csv作为输出. f1 f2 f3 f1_n f2_n f3_n f1_n_n f2_n_n f3_n_n f1_t f2_t f3_t 4 5 5 3 1 0python – 如何使用IQR的pandas过滤器？
是否有一种内置的方法可以通过IQR对列进行过滤(即Q1-1.5IQR和Q3 1.5IQR之间的值)？ 另外,建议大熊猫中任何其他可能的广义过滤都将受到重视.解决方法:据我所知,最简洁的符号似乎是由查询方法带来的. # Some test data np.random.seed(33454) df = ( # A standard distributionpython – 处理非常大(超过30GB)的文本文件并显示进度的最佳方法是什么
[新手问题] 嗨, 我正在研究一个超过30GB的巨大文本文件. 我必须对每一行进行一些处理,然后将其写入JSON格式的数据库.当我读取文件并使用“for”循环时,我的计算机崩溃并在大约10％的处理数据后显示蓝屏. 我目前正在使用这个： f = open(file_path,'r') for one_line in f.readlines()寻找一种更有效的方法来重组Python中的大量CSV
我一直在研究一个问题,我从大输出.txt文件中获取数据,现在必须以.csv的形式解析和重组某些值. 我已经编写了一个脚本,根据它的数据类型(航班ID,纬度,经度等)将所有数据输入到列中的.csv中,但它的顺序不正确.所有值都应根据相同的航班ID进行分组,从最早的时间戳到最新的时间戳.幸运c – 如何在32位系统上读取4GB文件
在我的情况下,我有不同的文件让我们假设我有> 4GB文件的数据.我想逐行读取该文件并处理每一行.我的一个限制是软件必须在32位MS Windows上运行,或者在64位上运行少量RAM(最小4GB).您还可以假设这些行的处理不是瓶颈. 在当前的解决方案中,我通过ifstream读取该文件并复制到某个字符PHP数据处理失败,出现模糊错误
用户请求产品类别并说出他们想要的数量,即糖7磅. 在搜索结果中,从数据库中,我有以下项目(每个都是不同的产品)： Sugar, 8 oz .75 Sugar, 1 lb 1.50 Sugar, 2 lb 4.00 Sugar, 5 lb 7.00 Sugar, 10 lb 11.00 目前的流程： >获取搜索结果 >检查任何一个结果(只有10磅会满足它)或其中一Python Pandas用相反的符号替换值
我试图“清理”一些数据.我的价值是负面的,但他们不能.我想将所有负值替换为相应的正值. A | B | C -1.9 | -0.2 | 'Hello' 1.2 | 0.3 | 'World' 我希望这成为 A | B | C 1.9 | 0.2 | 'Hello' 1.2 | 0.3 | 'World' 截至目前,我刚刚开始编写替换语句 d