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  • 2021-01-15 02:09:33

    数据框是一种二维数据结构,其中数据以表格格式存储,以行和列的形式。

    它可以可视化为SQL数据表或excel工作表表示形式。可以使用以下构造函数创建它-pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)

    可以以不同方式将新列添加到数据框。

    让我们看看其中一种方法,通过首先形成一系列数据结构并将其作为附加列传递给现有数据框,来创建新列。

    让我们看看实际的代码-

    示例import pandas as pd

    my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']),

    'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

    my_df = pd.DataFrame(my_data)print("数据框为:")

    print(my_df)print ("通过将其作为Series结构传递给数据框添加新列:")

    my_df['ef']=pd.Series([56, 78, 32],index=['a','b','c'])

    print("After adding a new column to the dataframe, :")

    print(my_df)

    输出结果数据框为:

    ab   cd

    a  1.0  1

    b  8.0  2

    c  7.0  0

    d  NaN  9

    通过将其作为Series结构传递给数据框添加新列:

    After adding a new column to the dataframe, :

    ab  cd  ef

    a  1.0  1   56.0

    b  8.0  2  78.0

    c  7.0  0  32.0

    d  NaN  9  NaN

    说明导入所需的库,并为其指定别名,以方便使用。

    创建字典数据结构,其中在一个字典中存在一个键值对。

    这样,将创建多个词典并将其存储在列表中。

    键值对中的“值”实际上是Series数据结构。

    索引也是一个自定义的值列表。

    该字典随后作为参数传递给存在于“ pandas”库中的“ Dataframe”函数

    通过将字典值列表作为参数传递来创建数据框。

    将创建另一个新列,并在其中初始化值。

    此新列被索引到原始数据帧。

    这样,新列将绑定到数据框。

    数据框被打印在控制台上。

    注意-“ NaN”一词指的是“不是数字”,这意味着特定的[row,col]值没有任何有效的条目。

    更多相关内容
  • 1、解决数据框中添加一行(给定值) data_Peak_2 = pd.DataFrame({"Peak_density": np.ndarray.tolist...###实现在数据框中添加一行 event = {} event["Peak_density"] =(df.iloc[0, 2]+df.iloc[1, 2])/2 df.iloc[0

    1、解决数据框中添加一行(给定值)

    ###原数据框
     data_Peak_2 = pd.DataFrame({"Peak_density": np.ndarray.tolist(hmax_x), "Peak_H": hmax_y, "DP_DPV": pd_pv, "DP_DPV_2": pd_pv2})
                
    ###实现在数据框中添加一行
    event = {}
    event["Peak_density"] =(df.iloc[0, 2]+df.iloc[1, 2])/2 df.iloc[0, 2]#(df.iloc[0, 2]+df.iloc[1, 2])/2
    event["Peak_H"] = 0.001
    event["DP_DPV"] = 0.02
    event["DP_DPV_2"] = 0.02
    data_Peak_2 = data_Peak_2.append(event, ignore_index=true)
               
    

    2、解决数据框中添加一列

    import laspy
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
    import os, glob
    from scipy.signal import savgol_filter
    
    path=r"E:\***\20210809数据统计\***" ###原数据框
    pathDir = os.listdir(path)
    for f in pathDir:
        df = pd.read_csv(os.path.join(path, f))
        print("df1",df)
        ###求曲线
        y = df.cover
        x = df.H
        z1 = np.polyfit(x, y, 10)  # 用10次多项式拟合
        p1 = np.poly1d(z1)
        yvals = np.polyval(z1, x)  # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
        yvals2 = savgol_filter(yvals, 5, 2, mode='nearest')
        ###曲线结束
        D_value2=yvals2 - 0.005
        df["D_value2"] = D_value2  ###添加D_value2这一列
        df["yvals2"] = yvals2      ###添加yvals2这一列
        print("df2",df)
    
        ###求斜率
        XL2 = []
        for pdi in range(0, len(df.H)-1):
            pdi2 = df.iloc[pdi, 13]
            pdi3 = df.iloc[pdi + 1, 13]
            pdj2 = df.iloc[pdi, 1]
            pdj3 = df.iloc[pdi + 1, 1]
            XL = (pdi2 - pdi3) / (pdj2 - pdj3)
            XL2.append(XL)
        df["XL"] = pd.Series(XL2)  ###添加斜率列
    
    
     
    
    
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  • 在数据中添加或删除一列

    千次阅读 2021-02-02 06:04:06
    注意:我们希望能够尽快以你的语言为你提供...Access 提供了多种在数据中添加或删除的方法。 你可以使用数据表视图来添加或删除,并设置这些数据类型。 此外,你还可以通过任务窗格添加字段,或者打开数...

    注意: 我们希望能够尽快以你的语言为你提供最新的帮助内容。 本页面是自动翻译的,可能包含语法错误或不准确之处。 我们的目的是使此内容能对你有所帮助。 可以在本页面底部告诉我们此信息是否对你有帮助吗? 请在此处查看本文的英文版本以便参考。

    Access 提供了多种在数据表中添加或删除列的方法。 你可以使用数据表视图来添加或删除列,并设置这些列的数据类型。 此外,你还可以通过任务窗格添加字段,或者打开数据表的基础表格并在设计视图中添加字段。 本主题介绍如何使用各种方法。

    有关创建和使用数据表的更多信息,请参阅文章使用数据表工具创建窗体和使用数据表。

    了解数据表中的列

    数据表是数据库表格中所含信息或者查询返回的结果信息的可视化表示。 数据表中的列代表的内容与数据库表格中的字段相同。 在数据表中添加或删除列时,可以在数据表的基础表格中添加或删除字段。 如果该字段包含数据,则还可以消除该信息。

    处理列

    Access 使你可以更快速、轻松地添加或删除表格字段,因为你可以在数据表视图中执行这些操作。 默认情况下,数据表视图中的所有表格现在包含标记为“单击以添加”的空白列。 若要添加列,请在列标题下面的第一个空白单元格中输入数据。 此外,你还可以将一段或多段数据粘贴到空白列中。 不必再使用设计视图来添加或删除列,但如果你愿意,也可以这样操作。

    此外,不必再为新的列设置更常见的数据类型。 默认情况下,数据库表格中的字段必须包含特定数据类型,例如文本、日期和时间、数字等等。 通常情况下,你可以在设计数据库表格时设置数据类型。 但是,Access 现在可以你在首次在新列中输入数据时推断大部分数据类型。 例如,如果在新表格的第一个字段中输入一个名称,则 Access 会将此字段设为文本数据类型。 如果粘贴数据,则 Access 会将该字段设置为日期/时间数据类型等。 如果粘贴数据组合,例如多个多家/地区的邮政编码,则 Access 将会选择最适合于保留信息的数据类型,通常为文本数据类型。 有关详细信息,请参阅本文后面的了解 Access 如何在你输入信息时分配数据类型一节。

    有关设置数据类型的更多信息,请参阅文章 Access 桌面数据库的数据类型。 如果不熟悉关系数据库的设计规则,请参阅数据库设计基础。

    后续章节中的步骤介绍了如何使用数据表视图和设计视图在数据表中添加和删除列。

    使用数据表视图添加列

    此章节中的步骤介绍了如何使用数据表视图在数据表中添加列、为列命名和输入数据。 继续操作时,请记住,在执行这些步骤之后,在数据表的基础表格中添加和更改字段。

    在“导航”窗格中,找到并双击想要在其中添加字段的表格。

    Access 将在数据表视图中打开表格。

    滚动至数据表的右侧或左侧(具体取决于 Windows 区域和语言设置),然后找到空白列。

    默认情况下,空白列的列标题中会显示“单击以添加”字样。

    在标题下面的第一个空白行中输入一些数据。

    - 或 -

    从第一个空白单元格开始,将一段或多段数据粘贴到字段中。

    保存所做的更改。

    Access 将会根据输入的数据类型设置字段的数据类型。 例如,如果输入名称,则 Access 会将数据类型设为文本。

    有关 Access 如何设置数据类型的更多信息,请参阅了解 Access 如何在你输入信息时分配数据类型一节。 有关手动设置数据类型的信息,请参阅本文后面的设置数据表视图无法推断的数据类型。

    Double-click the column header and enter a name for the new field.

    - 或 -

    双击列标题,然后单击快捷菜单上的“重命名字段”。 然后为字段键入一个名称。

    保存所做的更改。

    使用数据表视图删除列

    在数据表中删除列之前,请记住以下几个重要要点:

    删除列时,你将会删除列中的所有数据,并且无法撤销删除。 因此,在删除列之前,应备份表格。

    如果不执行一些额外的操作,则无法删除某些类型的列。 例如,不能使用数据表视图删除主键字段。 必须使用设计视图来执行此任务。 此外,如果不先删除字段与字段数据取自表格之间的关系,则无法删除主键或查阅字段。 如何删除相关字段不在本文的介绍范围内。

    在数据表视图中删除列

    右键单击想要删除的列标题行。

    单击快捷菜单上的“删除字段”。

    单击“是”以确认删除。

    保存所做的更改。

    使用设计视图添加列

    如果熟悉较早版本的 Access,则你可能拥有使用设计视图的经验。 设计视图比数据表视图更加灵活,因为你可以设置所有可用数据类型,并且还可以创建查阅字段,所有这些操作均无需离开设计视图即可完成。

    在设计视图中添加列

    在“导航”窗格中,右键单击想要更改的表格,然后单击快捷菜单上的“设计视图”。

    - 或 -

    在 Access 状态栏上,单击“设计视图”。

    在“字段名称”列中,选择一个空白行并为新字段键入一个名称。

    在“数据类型”列的新字段名称旁边,为新的列选择数据类型。

    保存所做的更改。

    使用设计视图删除列

    在数据表视图中删除列的规则也适用于设计视图:如果删除列,则会丢失该列中的所有数据。 此外,在删除主键或查阅字段之前,必须先删除这些字段的关系。

    在设计视图中删除列

    在“导航”窗格中,右键单击想要更改的表格,然后单击快捷菜单上的“设计视图”。

    - 或 -

    在 Access 状态栏上,单击“设计视图”。

    选择想要删除的字段(行)。

    在“设计”选项卡的“工具”组中,单击“删除行”。

    - 或 -

    按 DELETE。

    保存所做的更改。

    了解 Access 如何在你输入信息时分配数据类型

    创建空白数据表时,Access 会在你首次在该字段中输入数据时为每个字段分配数据类型。 下表列出了你可以输入的不同数据类型以及 Access 可应用到每个字段的数据类型。

    注意: 无法通过在字段中输入数据来设置附件或 OLE 对象数据类型,并且无法通过在字段中输入数据来启用格式文本编辑支持。

    下表显示了 Access 如何在你在数据表视图中输入数据时为字段设置数据类型。

    如果输入:

    Access 创建的字段具有的数据类型:

    John

    短文本(文本)

    文本或文本与数字块的长度超过 256 个字符。

    长文本(备忘录)

    注意: 无法使用数据表视图来启用格式文本格式。 此外,如果为备忘录字段启用名为“仅追加”属性,则默认情况下,Access 将会在你将光标置于该字段时隐藏所有文本。

    有关启用格式文本格式的信息,请参阅创建或删除格式文本字段一文。

    http://www.contoso.com

    Access 可以识别以下 Internet 协议:http、ftp、gopher、wais、file、https、mhtml、mailto、msn、news、nntp、midi、cid、prospero、telnet、rlogin、tn3270、pnm、mms、outlook。

    注意: 若要使 Access 识别协议并设置超链接数据类型,则必须在协议后面紧跟一个非空格字符。

    超链接

    50000

    数字​​,长整型

    50,000

    数字​​,长整型

    50,000.99

    数字,Double

    50000.389

    数字,Double

    2019/12/31

    Windows 区域和语言设置中指定的日期和时间格式控制 Access 如何设置日期/时间数据。

    日期/时间

    2019 年 12 月 31 日

    注意: 必须输入或粘贴每天的名称之外的其他信息,Access 才能推断日期/时间数据类型。 例如,如果输入“星期二”,则 Access 将选择文本数据类型。 若要使 Access 推断日期/时间数据类型,则必须在每天的名称之外输入月份。

    日期/时间

    10:50:23

    日期/时间

    上午 10:50

    日期/时间

    17:50

    日期/时间

    $12.50

    Access 可识别 Windows 区域和语言设置中指定的货币符号。

    货币

    21.75

    数字,Double

    123.00%

    数字,Double

    3.46E+03

    数字,Double

    设置数据表视图无法推断的数据类型

    默认情况下,无法使用数据表视图执行某些任务:

    无法通过将数据粘贴到空白单元格来设置附件或 OLE 对象数据类型。

    无法通过粘贴数据来为长文本(备忘录)启用格式文本编辑。 若要启用格式文本支持,必须在设计视图中为该字段设置选项。

    本节中的步骤介绍了如何执行这些任务。

    设置附件数据类型

    如果尚未选中,请在数据表中选择空白列(标记为“单击以添加”的列)。

    在下拉列表中,选择“附件”。

    保存所做的更改。

    通过格式文本编辑将长文本(备忘录)字段添加到表格中

    如果尚未选中,请在数据表中选择空白列(标记为“单击以添加”的列)。

    在下拉列表中,选择“格式文本”。

    保存所做的更改。

    将列转换转换为查阅字段

    默认情况下,无法使用数据表视图将新列转换为查阅字段。 如果你是 Access 新手,则查阅字段将在列表中显示其他来源(表格或项目列表)的数据。 默认情况下,Access 使用下拉列表显示查阅数据,但也在窗体中使用列表框(未打开或关闭的列表)。

    可以创建两种类型的查阅字段:基于表格的列表和值列表。 基于表格的列表使用查询来检索其他表格中的数据,值列表显示一组硬编码的值。 以下步骤介绍了如何创建两种类型的列表。

    添加查阅字段

    在“导航”窗格中,右键单击新数据表的基础表格,然后单击“设计视图”。

    - 或 -

    在 Access 状态栏上,单击“设计视图”。

    表格将在设计视图中打开。

    选择要转换的字段。

    - 或 -

    在“字段名称”列中,选择一个空白行并为新字段键入一个名称。

    在“设计”选项卡的“工具”组中,单击“查找列”。

    - 或 -

    在设计视图的“数据类型”列中,单击向下箭头并选择“查阅向导”。

    随即“查阅向导”启动。

    执行下列操作之一:

    创建基于表格的列表

    在表格中选择“使用查找列查找表格或查询中的值”,然后单击“下一步”。

    在“视图”下,选择一个选项,从列表中选择一个表格或查询,然后单击“下一步”。 例如,如果想要在查阅字段中使用表格中的值,请单击“表格”。 如要想要使用查询,请单击“查询”。 若要查看数据库中的所有表格和查询列表,请单击“两者”。

    将想要在查阅列表中显示的字段从“可用字段”窗格移至“已选字段”窗格,然后单击“下一步”。

    或者,为你在上一步中选定的字段选择一个或多个排序选项,然后单击“下一步”。

    或者,调整查阅列表中每一列的宽度,然后单击“下一步”。

    或者,在“想要使用的查阅列标签”下的文本框中,输入一个名称。

    或者,选中“允许多个值”复选框。 选择此选项使你能够选择和存储列表中的多个项目。

    单击“完成”。 如果 Access 提示你保存表格,请单击“是”。 Access 会将查阅查询添加到新表格中。 默认情况下,查询将会检索你指定的字段以及源表格的主键值。 Access 随后会设置查阅字段的数据类型,以匹配源表格中的主键字段的数据类型集。 例如,如果源表格中的主键字段使用 AutoNumber 数据类型,则 Access 会将查阅字段的数据类型设为数字数据类型。

    返回数据表视图,转至查阅字段,然后从列表中选择一个项目。

    创建基于值的列表

    单击“自行键入所需的值”,然后单击“下一步”。

    在“列数”框中输入想要在列表中显示的列数,然后转至第一个空白单元格并输入一个值。

    输入第一个值时,另一个空白单元格将显示在当前单元格下方。

    第一个值输入完毕后,使用 TAB 或向下箭头键将焦点移至下一个单元格,然后输入第二个值。

    重复步骤 2 和 3,直到列表创建完毕,然后单击“下一步”。

    或者,为新字段输入一个名称,然后单击“完成”。

    展开全文
  • PySpark数据框中添加的5种方法

    千次阅读 2020-04-28 16:44:28
    每天都生成太多数据。 尽管有时我们可以使用Rapids或Parallelization等工具来管理大数据,但如果您使用的是TB级数据,Spark是个很好的工具。 尽管这篇文章解释了如何使用RDD和...如何Spark创建新? 现在,...

    每天都在生成太多数据。

    尽管有时我们可以使用Rapids或Parallelization等工具来管理大数据,但如果您使用的是TB级数据,Spark是一个很好的工具。

    尽管这篇文章解释了如何使用RDD和基本的Dataframe操作,但是我在使用PySpark Dataframes时错过了很多东西。

    只有当我需要更多功能时,我才阅读并提出多种解决方案来做一件事情。

    如何在Spark中创建新列?

    现在,这听起来微不足道,但请相信我,事实并非如此。 您可能想要处理这么多数据,所以我很确定您最终将在工作流中使用大多数这些列创建过程。 有时使用Pandas功能,有时使用基于RDD的分区,有时使用成熟的python生态系统。

    这篇文章将是关于"在Pyspark Dataframe中创建新列的多种方法"。

    如果您安装了PySpark,则可以跳过下面的"入门"部分。

    Spark入门

    我知道很多人不会在系统中安装Spark来尝试和学习。 但是安装Spark本身就是一件令人头疼的事情。

    由于我们想了解它是如何工作的以及如何使用它,因此建议您在此处与社区版一起在线使用Databricks上的Spark。 不用担心,它是免费的,尽管资源较少,但是对于我们来说,出于学习目的,它现在就适用。

    file

    一旦注册并登录,将显示以下屏幕。

    file

    您可以在此处启动新笔记本。

    选择Python笔记本,并为笔记本命名。

    启动新笔记本并尝试执行任何命令后,笔记本将询问您是否要启动新群集。 做吧

    下一步将检查sparkcontext是否存在。 要检查sparkcontext是否存在,您必须运行以下命令:

    sc

    file

    这意味着我们已经设置了可以运行Spark的笔记本。

    数据

    在这里,我将处理Movielens ml-100k.zip数据集。 1000位用户观看1700部电影时获得100,000个评分。 在此压缩文件夹中,我们将专门使用的文件是评估文件。 该文件名保留为" u.data"

    如果要上载此数据或任何数据,可以单击左侧的"数据"选项卡,然后使用提供的GUI添加数据。

    file

    然后,我们可以使用以下命令加载数据:

    ratings = spark.read.load("/FileStore/tables/u.data",format="csv", sep="\t", inferSchema="true", header="false")
    ratings = ratings.toDF(*['user_id', 'movie_id', 'rating', 'unix_timestamp'])

    外观如下:

    ratings.show()

    file

    好的,现在我们准备开始我们感兴趣的部分。 如何在PySpark Dataframe中创建一个新列?

    使用Spark本机函数

    在PySpark DataFrame中创建新列的最pysparkish方法是使用内置函数。 这是创建新列的最高效的编程方式,因此,这是我想进行某些列操作时首先要去的地方。

    我们可以将.withcolumn与PySpark SQL函数一起使用来创建新列。 本质上,您可以找到已经使用Spark函数实现的String函数,Date函数和Math函数。 我们可以将spark函数导入为:

    import pyspark.sql.functions as F

    我们的第一个函数F.col函数使我们可以访问列。 因此,如果我们想将一栏乘以2,可以将F.col用作:

    ratings_with_scale10 = ratings.withColumn("ScaledRating", 2*F.col("rating"))
    ratings_with_scale10.show()

    file

    我们还可以使用数学函数,例如F.exp函数:

    ratings_with_exp = ratings.withColumn("expRating", 2*F.exp("rating"))
    ratings_with_exp.show()

    file

    此模块中提供了许多其他功能,足以满足大多数简单的用例。 您可以在此处查看功能列表。

    Spark UDF

    有时我们想对一列或多列做复杂的事情。 可以将其视为对PySpark数据框到单列或多列的映射操作。 尽管Spark SQL函数确实解决了许多有关创建列的用例,但只要我想使用更成熟的Python功能时,我都会使用Spark UDF。

    要使用Spark UDF,我们需要使用F.udf函数将常规的python函数转换为Spark UDF。 我们还需要指定函数的返回类型。 在此示例中,返回类型为StringType()

    import pyspark.sql.functions as F
    from pyspark.sql.types import *
    
    def somefunc(value): 
        if value < 3: 
          return 'low' 
        else: 
          return 'high'
    
    #convert to a UDF Function by passing in the function and return type of function 
    udfsomefunc = F.udf(somefunc, StringType())
    ratings_with_high_low = ratings.withColumn("high_low", udfsomefunc("rating"))
    ratings_with_high_low.show()

    file

    使用RDD

    有时,Spark UDF和SQL函数对于特定用例而言都是不够的。 您可能想利用Spark RDD获得的更好的分区。 或者,您可能想在Spark RDD中使用组函数。 您可以使用此方法,主要是在需要访问python函数内部spark数据框中的所有列时。

    无论如何,我发现使用RDD创建新列的这种方式对于有经验的RDD(这是Spark生态系统的基本组成部分)的人们非常有用。

    下面的过程利用该功能在Row和pythondict对象之间进行转换。 我们将行对象转换为字典。 按照我们的习惯使用字典,然后将该字典再次转换回行。

    import math
    from pyspark.sql import Row
    
    def rowwise_function(row): 
        # convert row to dict: 
      row_dict = row.asDict() 
        # Add a new key in the dictionary with the new column name and value. 
      row_dict['Newcol'] = math.exp(row_dict['rating']) 
        # convert dict to row: 
      newrow = Row(**row_dict) 
        # return new row 
      return newrow
    
    # convert ratings dataframe to RDD
    ratings_rdd = ratings.rdd
    # apply our function to RDD
    
    ratings_rdd_new = ratings_rdd.map(lambda row: rowwise_function(row))
    
    # Convert RDD Back to DataFrame
    ratings_new_df = sqlContext.createDataFrame(ratings_rdd_new)
    ratings_new_df.show()

    file

    Pandas UDF

    Spark版本2.3.1中引入了此功能。 这使您可以在Spark中使用Pands功能。 我通常在需要在Spark数据帧上运行groupby操作或需要创建滚动功能并想使用Pandas滚动功能/窗口功能的情况下使用它。

    我们使用它的方式是使用F.pandas_udf装饰器。 我们在这里假设该函数的输入将是一个熊猫数据框。 我们需要从该函数依次返回一个Pandas数据框。

    这里唯一的复杂性是我们必须为输出数据框提供一个架构。 我们可以使用以下格式来实现。

    # Declare the schema for the output of our function
    outSchema = StructType([StructField('user_id',IntegerType(),True),StructField('movie_id',IntegerType(),True),StructField('rating',IntegerType(),True),StructField('unix_timestamp',IntegerType(),True),StructField('normalized_rating',DoubleType(),True)])
    # decorate our function with pandas_udf decorator
    @F.pandas_udf(outSchema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
    def subtract_mean(pdf):
        # pdf is a pandas.DataFrame
        v = pdf.rating
        v = v - v.mean()
        pdf['normalized_rating'] =v
        return pdf
    rating_groupwise_normalization = ratings.groupby("movie_id").apply(subtract_mean)
    rating_groupwise_normalization.show()

    file

    我们还可以利用它在每个火花节点上训练多个单独的模型。 为此,我们复制数据并为每个复制提供一个键和一些训练参数,例如max_depth等。然后,我们的函数将使用熊猫Dataframe,运行所需的模型,然后返回结果。 结构如下所示。

    # 0. Declare the schema for the output of our function
    outSchema = StructType([StructField('replication_id',IntegerType(),True),StructField('RMSE',DoubleType(),True)])
    # decorate our function with pandas_udf decorator
    @F.pandas_udf(outSchema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
    def run_model(pdf):
        # 1. Get hyperparam values
        num_trees = pdf.num_trees.values[0]
        depth = pdf.depth.values[0]
        replication_id = pdf.replication_id.values[0]
        # 2. Train test split
        Xtrain,Xcv,ytrain,ycv = train_test_split.....
        # 3. Create model using the pandas dataframe
        clf = RandomForestRegressor(max_depth = depth, num_trees=num_trees,....)
        clf.fit(Xtrain,ytrain)
        # 4. Evaluate the model
        rmse = RMSE(clf.predict(Xcv,ycv)
        # 5. return results as pandas DF
        res =pd.DataFrame({'replication_id':replication_id,'RMSE':rmse})
        return res
    
    results = replicated_data.groupby("replication_id").apply(run_model)

    以上只是一个想法,而不是一个有效的代码。 尽管应该稍作修改。

    使用SQL

    对于喜欢SQL的人,甚至可以使用SQL创建列。 为此,我们需要注册一个临时SQL表,然后使用带有附加列的简单选择查询。 一个人也可以用它来进行联接。

    ratings.registerTempTable('ratings_table')
    newDF = sqlContext.sql('select *, 2*rating as newCol from ratings_table')
    newDF.show()

    file

    希望我已经很好地介绍了列创建过程,以帮助您解决Spark问题。

    文源网络,仅供学习之用,侵删。

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    file

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    千次阅读 2020-03-11 19:52:30
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    万次阅读 多人点赞 2018-06-28 17:14:45
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    千次阅读 2020-11-27 17:40:32
    pythonDataFrame数据中添加列的方法:1、使用concat方法在数据中添加列concat方法相当于数据库的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接。...
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    千次阅读 2021-02-12 09:33:28
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    万次阅读 多人点赞 2018-08-23 11:40:21
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    R语言数据处理,合并数据,merge函数,cbind、rbind函数
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空空如也

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如何在数据框中添加一列