Python id7_专题 - Python中文网

如何聚合集合列？

我有一个pandas datafame，其中特定列中的行是id的集合。我希望在15分钟的时间内聚合并找到所有这样唯一的id timestamp | ids | ...

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我有一个值列表，使用带有for循环的web应用程序处理这些值，每个值都会给出5种不同类型的结果，然后根据我收到的结果将这些值附加到列表中，我希望使用Tkinter Treeview表反映这些结果我尝 ...

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我有一些数据是这样的： ID1 ID2 ID3 ID1 ID4 ID5 ID3 ID5 ID7 ID6 ... ... 其中每行是一个组。在我的目标是为每个ID创建一个字典，后 ...

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我有一个与此类似的数据帧： >>> d = {'ID': ['ID1', 'ID2', 'ID3', 'ID4', 'ID5', 'ID6', 'ID7', 'ID8', 'ID9' ...

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我在两个数据帧中有一列'a'，比如说df1和df2 df1型： | ID | A | | |------|---|--| | ID1 | 5 | | | ID2 | 6 | | | ID ...

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我面临一个问题，将两个DF合并为一个，并通过第二个DF的id值保存所有重复的行。例如： df1 = pd.DataFrame({ 'id': ['id1', 'id2', 'id3', 'id ...

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当我将数据导入mongodb时，我得到以下信息： _id:object("603678958a6eade21c0790b8") id1:3758 date2:2010-01-0 ...

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我有一个csv文件，它有这样的多行记录 id1,id2,id3,id4,id5,id6,id7 1,2,3,4,5,6,7 1,2,3,4 ,5,6, 7 1,2 3,4 ,5,6, ...

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我试图找到一种矢量化/快速/数字友好的方法，将a列中的以下值转换为B列： ID A B 1 0 0 2 0 0 3 1 0 4 1 1 5 0 1 6 ...

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如何将Python Pandas数据帧中有一列具有名称-值对的列转换为同一数据帧中的其他列。在具有命名值对的列（attr）的值如下： [{'attr_id': 7, 'val': '4.00'}, ...

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我有两个数据帧： df_bisID = pd.DataFrame({'A': ['ID1#ID2', 'ID3#ID4'], 'B': ['ID5#I ...

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我有一个数据帧，看起来像： Node ID11 ID10 ID9 ID8 ID7 ID6 ID5 ID4 ID3 ID2 ID1 ID0 0 YYZ 1 2 3 Na ...

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