我一直在阅读文档，许多解释和示例都将levels视为理所当然。恕我直言，文档缺乏对数据结构和定义的基本解释。数据框中的级别是什么？MultiIndex索引中的级别是什么？ 最佳答案 我在分析myownquestion的答案时偶然发现了这个问题，但我觉得约翰的回答不够令人满意。经过几次实验后，我认为我理解了这些级别并决定分享:简答:级别是索引或列的一部分。长答案:我认为这个多列DataFrame.groupby示例很好地说明了索引级别。假设我们有时间记录问题报告数据:report=pd.DataFrame([[1,10,'John']
所以我想将isin()方法与df.query()一起使用，以选择列表中具有id的行:id_list。类似question之前被问过，但他们使用了典型的df[df['id'].isin(id_list)]方法。我想知道是否有办法改用df.query()。df=pd.DataFrame({'a':list('aabbccddeeff'),'b':list('aaaabbbbcccc'),'c':np.random.randint(5,size=12),'d':np.random.randint(9,size=12)})id_list=["a","b","c"]这会产生一个错误df.quer
我想将RDD转换为DataFrame并想缓存RDD的结果:frompyspark.sqlimport*frompyspark.sql.typesimport*importpyspark.sql.functionsasfnschema=StructType([StructField('t',DoubleType()),StructField('value',DoubleType())])df=spark.createDataFrame(sc.parallelize([Row(t=float(i/10),value=float(i*i))foriinrange(1000)],4),#.ca
您好，我正在尝试为迭代问题找到一个矢量化(或更有效)的解决方案，我找到的唯一解决方案需要对具有多个循环的DataFrame进行逐行迭代。实际数据文件很大，所以我目前的解决方案几乎不可行。如果您想看一下，我在最后包含了线路分析器输出。真正的问题是相当复杂的，所以我将尝试用一个简单的例子来解释它(我花了很长时间来简化它:)):假设我们有一个机场，有两个并排的着陆跑道。每架飞机降落(到达时间)，在其中一个着陆跑道上滑行一段时间，然后起飞(起飞时间)。所有内容都存储在按到达时间排序的PandasDataFrame中，如下所示(有关更大的测试数据集，请参见EDIT2):PLANESTRIPARR
我的问题基本上与这个问题相反:CreateaPandasDataFramefromdeeplynestedJSON我想知道是否可以进行相反的操作。给定一个表格:LibraryLevelSchoolMajor2013Total200MS_AVERYUGRADGENERALSTUDIESGEST5079201MS_AVERYUGRADGENERALSTUDIESHIST5202MS_AVERYUGRADGENERALSTUDIESMELC2203MS_AVERYUGRADGENERALSTUDIESPHIL10204MS_AVERYUGRADGENERALSTUDIESPHYS1205MS
我有几十个条件(例如，foo>bar)需要在DataFrame的~1MM行上进行评估，最简洁的方法编写此代码是为了将这些条件存储为字符串列表，并创建bool结果的DataFrame(每条记录一行x每个条件一列)。(用户输入不被评估。)在寻求过早优化的过程中，我试图确定是否应该在DataFrame中编写这些评估条件(例如，df.eval("foo>bar")或将其留给Python，如eval("df.foo>df.bar")根据documentationonenhancingevalperformance:Youshouldnotuseeval()forsimpleexpressions
另一个Pandas问题:我有这个带有分层索引的表:In[51]:frompandasimportDataFramef=DataFrame({'a':['1','2','3'],'b':['2','3','4']})f.columns=[['level1item1','level1item2'],['','level2item2'],['level3item1','level3item2']]fOut[51]:level1item1level1item2level2item2level3item1level3item2012123234碰巧选择level1item1会产生如下错误:In[
灵感来自thisanswer并且缺乏对thisquestion的简单答案我发现自己编写了一些语法糖，以便更轻松地按MultiIndex级别进行过滤。def_filter_series(x,level_name,filter_by):"""Filterapd.Seriesorpd.DataFramexby`filter_by`ontheMultiIndexlevel`level_name`Uses`pd.Index.get_level_values()`inthebackground.`filter_by`iseitherastringoraniterable."""ifisinstan
对于推荐系统，我需要计算整个SparkDataFrame的所有列之间的余弦相似度。在Pandas中，我曾经这样做过:importsklearn.metricsasmetricsimportpandasaspddf=pd.DataFrame(...somedataframeoverhere:D...)metrics.pairwise.cosine_similarity(df.T,df.T)生成列之间的相似度矩阵(因为我使用了转置)有什么方法可以在Spark(Python)中做同样的事情吗？(我需要将其应用于由数千万行和数千列组成的矩阵，所以这就是我需要在Spark中执行的原因)
使用Pandas内置方法或pickle.dump哪个更好？标准的pickle方法如下所示:pickle.dump(my_dataframe,open('test_pickle.p','wb'))Pandas内置方法如下所示:my_dataframe.to_pickle('test_pickle.p') 最佳答案 感谢@qwwqwwq，我发现pandas有一个用于数据帧的内置to_pickle方法。我做了一个快速时间测试:In[1]:%timeitpickle.dump(df,open('test_pickle.p','wb'))10
