我有一个要求，ApachePOI生成的文件需要生成一个带有fitallcolumnsononepagesetting的文件。放。我已经尝试了API的一系列变体，但到目前为止我还无法做到。我也无法真正找到它是否可以完成。似乎setFitToPage(true)函数调整了高度和宽度，而不仅仅是我想要的宽度。使用setFitWidth和setFitHeight就像我在各种其他堆栈溢出问题中发现的那样似乎没有任何影响。这是我目前所拥有的:publicvoidsetPrintSettings(Sheetsheet){sheet.setFitToPage(true);//thiswillresiz
我有大约5000行和950列的csv文件。首先，我将它加载到DataFrame:valdata=sqlContext.read.format(csvFormat).option("header","true").option("inferSchema","true").load(file).cache()之后我搜索所有字符串列valfeaturesToIndex=data.schema.filter(_.dataType==StringType).map(field=>field.name)并希望将它们编入索引。为此，我为每个字符串列创建了索引器valstringIndexers=fe
我有一个numpy数组，想根据索引删除一些列。是否有针对它的内置函数或某种优雅的方式来进行此类操作？类似于:arr=[234,235,23,6,3,6,23]elim=[3,5,6]arr=arr.drop[elim]output:[234,235,23,3] 最佳答案 使用numpy.delete，它会返回一个新数组:importnumpyasnparr=np.array([234,235,23,6,3,6,23])elim=[3,5,6]np.delete(arr,elim) 关于p
我有一个Pandas面板，其中包含许多具有相同行/列标签的DataFrame。我想用DataFrames制作一个新面板，满足基于几列的特定条件。这对于数据框和行来说很容易:假设我有一个df，zHe_compare。我可以获得合适的行:zHe_compare[(zHe_compare['zHe_calc']>100)&(zHe_compare['zHe_med']>100)|((zHe_obs_lo_2s但是我该怎么做(伪代码，简化的bool值):good_results_panel=results_panel[all_dataframes[sum('zHe_calc'min_num]]
我搜索了很多答案，最接近的问题是Compare2columnsof2differentpandasdataframes,ifthesameinsert1intotheotherinPython，但是这个人的特定问题的答案是一个简单的合并，它不能以一般方式回答问题。我有两个大型数据框，df1(通常约1000万行)和df2(约1.3亿行)。我需要根据两个df1列匹配两个df2列，用df2三列的值更新df1三列中的值。df1的顺序必须保持不变，并且只有具有匹配值的行才会更新。这是数据框的样子:df1chrsnpxposa1a211-10020010020GA11-10056010056CG1
我试图理解这个简单的SQL语句的等价物是什么:selectmykey,sum(Field1)assum_of_field1,avg(Field1)asavg_field1,min(field2)asmin_field2fromdfgroupbymykey我知道我可以将字典传递给agg()函数:f={'Field1':'sum','Field2':['max','mean'],'Field3':['min','mean','count'],'Field4':'count'}grouped=df.groupby('mykey').agg(f)但是，生成的列名称似乎由pandas自动选择:(
我有一个pandas数据框，如下所示:NameMissedCreditGradeA1310A1112B2310B1220我想要的输出是:NameSum1Sum2AverageA2411B3515基本上是获取列Credit和Missed的总和，并在Grade上取平均值。我现在正在做的是Name上的两个groupby，然后求和和平均值，最后合并两个输出数据帧，这似乎不是最好的方法。我还在SO上发现了这一点，如果我只想在一列上工作，这很有意义:df.groupby('Name')['Credit'].agg(['sum','average'])但不确定如何为两列做一行？
df:namescoreA1A2A3A4A5B2B4B6B8想要以下面的形式获取以下新数据框:namecountmeanstdmin25%50%75%maxA53............B45............如何从df.describe()中提取信息并重新格式化？谢谢 最佳答案 还有更短的:)printdf.groupby('name').describe().unstack(1)Nothingbeatsone-liner:In[145]:printdf.groupby('name').describe().reset_in
在我的dataframe中，时间分为3列:year、month、day，例如这个:如何将它们转换成日期，以便进行时间序列分析？我能做到:df.apply(lambdax:'%s%s%s'%(x['year'],x['month'],x['day']),axis=1)给出:10951954111096195412109719541310981954141099195415110019541611011954171102195418110319541911041954110110519541111106195411211071954113但是接下来呢？编辑:这就是我最终得到的:fromda
我正在尝试重新安排我使用Pandas从json中自动读取的DataFrame。我搜索过但没有成功。我有以下json(为方便复制/粘贴而保存为字符串)，在“值”标签下有一堆json对象/字典json_str='''{"preferred_timestamp":"internal_timestamp","internal_timestamp":3606765503.684,"stream_name":"ctdpf_j_cspp_instrument","values":[{"value_id":"temperature","value":9.8319},{"value_id":"condu
