给定以下PySparkDataFramedf=sqlContext.createDataFrame([('2015-01-15',10),('2015-02-15',5)],('date_col','days_col'))如何从日期列中减去天数列？在此示例中，结果列应为['2015-01-05','2015-02-10']。我查看了pyspark.sql.functions.date_sub()，但它需要一个日期列和一天，即date_sub(df['date_col'],10)。理想情况下，我更愿意执行date_sub(df['date_col'],df['days_col'])。我还
我有一个pandasDataFrame，类似于:col1col2col3col5NaN1282NaN484NaN48我想做两件事:1)合并第1列和第2列:newcol1col3col5128248448我试过使用.concat，但这只是连接行。我似乎无法使用带有NaN值的标准+运算符。2)从新的第1列和第3列中减去第5列，所以我最终得到:newcol1col3-7-6-6-4-4-4试过这样做:dataframe[['newcol1','col2']]-dataframe['col5']和dataframe[['newcol1','col2']].subtract(dataframe[
我尝试使用广播减去numpy中矩阵每一行的平均值，但出现错误。知道为什么吗？代码如下:fromnumpyimport*X=random.rand(5,10)Y=X-X.mean(axis=1)错误:ValueError:operandscouldnotbebroadcasttogetherwithshapes(5,10)(5,)谢谢! 最佳答案 mean方法是一个归约操作，这意味着它将一维数字集合转换为单个数字。当您沿轴对n维数组进行缩减时，numpy将该维度折叠为缩减后的值，从而生成(n-1)维数组。在您的例子中，由于X的形状为(
我一直在努力尝试理解pandas时间戳和时间增量。我喜欢你使用它们的方式，但在尝试减法时我发现这有点奇怪:now=pd.Timestamp('now')then=now-pd.to_timedelta('1h')print(now-then)print(then-now)print((now-then).seconds)print((then-now).seconds)结果:0days01:00:00-1days+23:00:00360082800a)我应该如何理解这种行为？b)有没有办法得到时间戳差的绝对值，相当于abs()？ 最佳答案
我正在解析一个巨大的ascii文件，其中包含分配给条目的日期。因此，我发现自己使用与numpy.datetime64并行的datetime包来添加数组功能。我知道pandas包可能最推荐用于约会，但是请尝试在没有pandas的情况下完成此操作。我一直在寻找一种巧妙的方法来从datetime64对象中添加/减去某个日期步长，例如一年或3个月。目前，我正在将dt64对象转换为dt对象，并使用替换函数来更改年份，然后必须将其转换回dt64，这对我来说有点困惑。因此，如果有人有仅使用numpy.datetime64格式的更好解决方案，我将不胜感激。Example:Convertinga"YYY
我正在寻找一种方法来查找python数据框中每一列的均值，并用该列的均值减去该列。假设我有:df=pd.DataFrame({'a':[1.5,2.5],'b':[0.25,2.75],'c':[1.25,0.75]})我想找到每一列的平均值，这将返回(2,1.5,1)并从a、b和c分别。这会给出，((-0.5,0.5),(-1.25,1.5),(0.25,-0.25))谁能帮我做这件事？谢谢 最佳答案 您可以简单地使用pandas的mean函数代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1.5
我有两个数据框看起来像df1:IDABCD0'ID1'0.52.13.56.61'ID2'1.25.54.32.22'ID1'0.71.25.66.03'ID3'1.17.210.3.2df2:IDABCD0'ID1'1.02.03.34.41'ID2'1.55.04.02.22'ID3'0.61.25.96.23'ID4'1.17.28.53.0df1可以有多个具有相同ID的条目，而每个ID在df2中只出现一次。也并非df2中的所有ID都必须出现在df1中。我无法通过使用set_index()来解决这个问题，因为df1中的多行可以具有相同的ID，并且df1中的ID和df2未对齐。我想
在NumPy函数中，通常有初始行检查变量类型，强制它们为特定类型等。有人可以在scipy.signal.square中解释这些行的意义吗？？从自身中减去一个值有什么作用？t,w=asarray(t),asarray(duty)w=asarray(w+(t-t))t=asarray(t+(w-w))source 最佳答案 我相信这将使最终的w和t具有相同的类型。例如，如果您从float和int开始，您将最终得到两个float数组，这对后续操作更好。 关于python-为什么在Python中
这个问题在这里已经有了答案:Subtracting2listsinPython(16个答案)关闭5年前。我不知道如何在python中创建一个可以计算这个的函数:List1=[3,5,6]List2=[3,7,2]结果应该是一个从List1中减去List2的新列表，List3=[0,-2,4]!我知道，我必须以某种方式使用压缩功能。通过这样做我得到:([(3,3),(5,7),(6,2)])，但我不知道现在该做什么？
假设我有一个数据框:nameagehbali3414jex1613aja2416joy2312我有一个值“5”，我想从“hb”列的每个成员中减去新列可以是:hb98117执行此操作的最佳方法是什么...感谢和问候。 最佳答案 只需从pandas.Series中减去标量值，对于数字列，pandas会自动广播标量值并从列中的每个元素中减去它。示例-df['hb']-5#Where`df`isyourdataframe.演示-In[43]:dfOut[43]:nameagehb0ali34141jex16132aja24163joy231
