分组后我有以下输出
Publisher.groupby('Category')['Title'].count()
Category
Coding 5
Hacking 7
Java 1
JavaScript 5
LEGO 43
Linux 7
Networking 5
Others 123
Python 8
R 2
Ruby 4
Scripting 4
Statistics 2
Web 3
在上面的输出中，我还希望该百分比，即第一行的百分比5*100/219，依此类推。我正在关注
Publisher.groupby('Category')['Title'].agg({'Count':'count','Percentage':lambda x:x/x.sum()})
但这给了我一个错误。请帮忙
我正在闪亮的仪表板中开发一个应用程序，因为我想在csv上传后动态填充下拉框。下拉列表将包含我从以下代码中获得的用户注册的前10个城市。
final_data %>%
group_by(registrant_city) %>%
summarise(Total = n()) %>%
arrange(desc(Total)) %>%
top_n(n = 10)
这些城市应进入下拉框。
tabItem("email",
fluidRow(
box(
width = 4, status = "info",solidHeader = TRUE,
title = "Send Emails",
selectInput("email_select",
"Select Email Content",
choices = c("Price" = "price",
"Services" = "service"
)),
selectInput("cities",
"Select City",
choices = ??
))
))
请帮忙..
我有pandas专栏如下
January 2014
February 2014
我想将其转换为以下格式201401 201402我正在做以下
df.date = pd.to_datetime(df.date,format= '%Y%B')
但是,它给了我一个错误.
我在熊猫中有以下数据框
key no lpm
ab_12 1 12
ab_12 2 11
ab_12 3 11
ac_12 1 12
ac_12 2 11
ac_12 4 11
ad_12 1 12
ad_12 2 11
ad_12 3 11
我想要的数据框如下
key no_1 no_2 no_3 no_4
ab_12 12 11 11 does not exist
ac_12 12 11 does not exist 11
ad_12 12 11 11 does not exist
我正在熊猫中做以下工作，但它没有给我我需要的东西。
df= df.melt('key').groupby(['key', 'value']).unstack(fill_value='Does not exist')
我在pandas中有以下数据帧
code amnt pre_amnt
123 200 200
124 234 0
125 231 231
126 236 0
128 122 130
我只想在pre_amnt非零时进行减法.我想要的数据帧是
code amnt pre_amnt diff
123 200 200 0
124 234 0 0
125 231 231 0
126 236 0 0
128 122 130 8
所以,如果pre_amnt为零则diff应该也是0.我怎么能在熊猫中做到这一点？
我在R中有以下数据框
Service Container_Pick_Day
ABC 0
ABC 1
ABC 1
ABC 2
ABC NA
ABC 0
ABC 1
DEF NA
DEF 0
DEF 1
DEF 1
DEF 1
DEF 2
DEF 1
列Container_Pick_Day是数字，由NA值组成。我想做的是计算忽略值Service的容器的明智百分比0th day,after 1 day,2 day and so onNA
所需的数据帧将是
Service Container_Pick_Day Percentage
ABC 0 (2/6)*100 = 33.33
ABC 1 (3/6)*100 = 50
ABC 2 (1/6)*100 = 16.67
DEF 0 (1/6)*100 = 16.67
DEF 1 (3/6)*100 = 50
DEF 2 (1/6)*100 = …我需要使用python中的boto3从S3存储桶中读取多个csv文件，最后将这些文件合并到熊猫的单个数据框中。
我能够从python中的以下脚本读取单个文件
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('test-bucket')
for obj in bucket.objects.all():
key = obj.key
body = obj.get()['Body'].read()
以下是我的路
files/splittedfiles/Code-345678
在Code-345678我有多个csv文件，我必须阅读并将其组合到大熊猫中的单个数据帧
另外，如何将选定Codes的列表作为列表传递，以便它仅读取那些文件夹。例如
files/splittedfiles/Code-345678
files/splittedfiles/Code-345679
files/splittedfiles/Code-345680
files/splittedfiles/Code-345681
files/splittedfiles/Code-345682
从上面我只需要阅读以下代码下的文件。
345678,345679,345682
如何在python中完成？
我在熊猫中有2个数据帧
df1
date tank quantity
2018-04-01 1 234
2018-04-02 1 343
2018-04-03 1 334
2018-04-04 1 143
2018-04-05 1 237
2018-04-06 1 234
2018-04-07 1 last observation
2018-04-01 2 234
2018-04-02 2 343
2018-04-03 2 334
2018-04-04 2 143
2018-04-05 2 237
2018-04-06 2 234
2018-04-07 2 last observation
df2
date tank quantity
2018-04-01 1 221
2018-04-02 1 200
2018-04-03 1 100
2018-04-04 1 123
2018-04-05 1 234.56
2018-04-06 1 324.67
2018-04-07 1 324.67
2018-04-01 2 221
2018-04-02 2 221.23 …我在 pandas 中有以下数据框
ID date no start end
1 01-01-2019 10 101.23 112.23
2 02-01-2019 10 112.23 120.43
3 03-01-2019 10 121.23 130.23
4 04-01-2019 10 130.23 140.43
5 01-01-2019 11 101 112
6 02-01-2019 11 112 120
7 03-01-2019 11 130 140
8 04-01-2019 11 140 150.43
我想检查当前行end与下一行start值分组依据no，如果存在差异，则想要设置一个标志并计算差异
以下是我想要的数据框
ID date no start end flag diff
1 01-01-2019 10 101.23 112.23 0 0
2 02-01-2019 10 112.23 120.43 0 0
3 03-01-2019 10 …我想从当前日期中减去 30 天并以以下格式获取日期。
final_date = 2019-12-24
我在熊猫中做以下事情，但得到时间戳对象作为回报
final_date = pd.to_datetime(pd.datetime.now().date() - timedelta(30))
我怎样才能在熊猫中做到这一点？