https://www.youtube.com/watch?v=EmALxO7V7y0&list=PLbmr31Ozd_E6VGQ8hJGLqxYaA-IJDoMPq&index=2

6:30
dlaczego

(dataset.loc[5:10, 'x'])

Zwraca 6 kolumn? Wiem, że indexowanie od 0.
Ale czemu w takim razie nie wpisze 0:5 ? Skąd 10 tam?
#python #pandas #programowanie

Poszukuję kontaktu do specjalisty od PANDAS dla dziecka.

Ktoś coś? Szukam lekarza specjalistę a nie wypisywacza recept i zwolnień.

W USA wystarczy że wpisze miasto i są adresy specjalistycznych przychodni od PANDAS.. ale w PL zero nie ma nic i nikogo ;/

#pandas #choroby #lekarze #pytanie #zdrowie #medycyna #leki #leczenie

#python #programowanie #programista15k #python3 #pandas #ghostscript
Czy ktoś może mi pomóc z kodem konwersji pliku PDF na XLSX?
Męczę się już kilka godzin i nie otrzymuję oczekiwanego rezultatu czyli przeniesienia zawartości PDF 1:1 do XLSX, ciągle otrzymuję zły format
To co otrzymuje na ten czas
Moj kod

W zdjeciach na imgur przedstawil co jest zawarte w pliku PDF, a co niestety otrzymuje w XLSX. Chodzi mi o konwersje pliku w taki sposobPokaż całość

Muszę powiedzieć, że #chatgpt zaskakująco dobrze radzi sobie z #pandas. Właśnie sobie klepię notebooka, trochę pozapominałem Pandasa, znacząco mi przyspiesza robotę. Czasem go trzeba trochę nakierować i trzeba wiedzieć jak to w miarę dobrze zrobić, ale ogólnie na plus

#python #programowanie #datascience

Cześć, mam problem z taką oto listą:

QTY Part number Part name Zone
2 1486E87-7 Wheel - Test B13
Specimen
2 1589E56-99 Bar - Non Test C18
Specimen -
For use only with
prod
próbuję ją przekonwertować na tabelę która wyglądała by tak jak na screenie poniżej. Macie jakieś wskazówki jak to zrobić w #pandas? Szukałem w internecie, pytałem o to ChatGPT i googlowego Barda, ale żaden nie jest w staniePokaż całość

Wie ktoś dlaczego mimo zdefiniowania filtra nadal wyrzuca mi cały arkusz w konsoli zamiast wyfiltrowanych wartości?

import pandas as pd

df = pd.readexcel(r'C:\Users\User1\Downloads\dane.xlsx', sheetname='Tabele Przestawne 6', skiprows=3)

filter = df[(df['Kraj']== 'BOSNIA')]

print(filter)

#python #pandas #programowanie #programista15k #informatyka

mam współrzędne obiektów w data frame w krotce

import pandas as pd
dane = pd.DataFrame({'coord':[(52.232,21.006)]})
potrzebuję to rozparsować na oddzielne pola x, y

zrobiłem tak, ale jak na to patrzę, to pewnie dałoby radę w jednym kroku policzyć obie?

dane['x'] = dane['coord'].apply(lambda c: c[1])
dane['y'] = dane['coord'].apply(lambda c: c[0])
#python #pandas

Mam taki problem, że próbuję sobie posegregować dane i zapisać je w jednym pliku CSV.
W skrócie:
- Robię listę wszystkich plików w zdefiniowanym folderze
- Przeszukuję tę listę plików, aby znaleźć pierwszą liczbę całkowitą znajdującą się przed literą R (to identyfikator baterii)
- Przeszukuję tę listę plików, aby znaleźć pierwszą liczbę stałoprzecinkową (powiedzmy, że zawsze z 1 miejscem po przecinku) -> to identyfikator napięcia
- Przeszukuję tę listę plików, aby znaleźćPokaż całość

mam dane godzinowe i chcę je zsumować do pełnych dni.

mam coś takiego:

1 2020-01-02 00:00:00 -13
2 2020-01-02 01:00:00 22
3 2020-01-02 02:00:00 65
4 2020-01-02 03:00:00 -17
5 2020-01-02 04:00:00 -4
6 2020-01-02 05:00:00 5
i chcę uzyskać nowy dataframe, który będzie wyglądał tak:

1 2020-01-02 00:00:00 -58 <--suma wartości godzinowych z tego dnia
danych jest dużo, na kilkanaście lat. jakieś pomysły jak mogę to zrobić?

#python #sql #pandas

Myślicie, że kiedykolwiek zostanie naprawdę usunięte?

FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

#pandas #python

#datascience

Hej Mirki, tak sobie dlubie proste ETL w #pandas #numpy #python i glowkuje jak tu skrocic czas ladowania trzech duzych (1GB kazdy 900k x 200) CSV. Jedyne co przychodzi mi jeszcze do glowy to dorzucenie multiprocesingu bo duzo sie dzieje, z %pruna widze ze w tej chwili CPU jest waskim gardlem. Probowalem w prymitywny sposob zaladowac to w multi rozrzucajac kazdy plik na osobny proces ale naturalnie zabraklo RAMu, wiem, zePokaż całość

mam plik csv, taki jak na screenie. Mój cel to utworzenie nowej kolumny, której wartości będą wynikiem formuły: (Adjusted Open - Adjusted Close z poprzedniego wiersza)/Adjusted Close z poprzedniego wiersza. W jaki sposób najłatwiej to osiągnąć? Najlepiej nie zmieniając indeksu na numeryczny. Muszę pętlą czy da się jakoś inaczej? #python #pandas

mam dwa pliki csv, oba mają takie same kolumny. Powiedzmy, że jednen z nich składa się z wierszy a i b a drugi z wierszy b i c. Jak mogę połączyć te dwa pliki tak, żeby nie duplikowało mi wiersza b, który w tych dwóch plikach jest taki sam? Kombinowałem różnie z pd.concat, ale cały czas te powtarzające się wiersze duplikują się. #python #pandas

poleca ktoś jakiś kurs/ćwiczenia gdzie można się podszkolić w operacjach na tabelach typu dataframe? chodzi mi o nabranie wprawy w joinach, groupby i innych transformacjach. Fajnie by bylo poznać jakieś zaawansowane techniki itp itd.

#python #pandas #numpy #dataengineering

Próbuję otworzyć plik w pandas:

import pandas as pd
df = pd.readcsv('D:\podglad\podglad.xlsx', encoding='Windows-1250', onbadlines='skip')
print(df.tostring())

Dla encoding='Windows-1250' wyskakuje błąd:
UnicodeDecodeError: 'charmap' codec can't decode byte 0x81 in position 16: character maps to

Dla encoding='utf8':
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 14-16: invalid continuation byte

Dla encoding='Latin-1':
Otwiera ale wyskakują krzaki

Dla encoding='iso-8859-1':
Otwiera ale wyskakują krzaki

Nie mam już pomysłów co by jeszcze spróbować.
Excel otwieraPokaż całość

Potrzebuję w pliku excel zhashować kolumny password i pesel. W pycharm taki kod wpisuję i po uruchomieniu wyrzuca jakieś errory i nic. Plik users.csv rozumiem, że ma być w tym folderze co projekt pycharmowy z plikiem python?
Help pls
Nie zajmuję się programowaniem więc proszę mieć to na uwadze.

import pandas as pd
import hashlib

# reading CSV input
df = pd.readcsv('users.csv')

# hashing
df['password'] = df['password'].apply(lambda x:
hashlib.sha256(x.encode('utf-8')).hexdigest())
df['pesel'] =Pokaż całość

#pandas Jak unikacie wielokrotnego uzywanie .loc
np.
tabela.loc[warunek, kolumna]=tabela.loc[warunek, kolumna]+tabela.loc[warunek, kolumna_inna]

Jestem pewien, ze kiedys widzialem jakies sprytne obejscie, ale nie pamietam jakie ;)

Mirki jakie strony polecacie do ćwiczeń Pythona oraz SQL pod analizę danych? Kursy są ok ale bez praktyki to wszystko o dupsko rozbić. #sql #python #pandas #numpy

#pandas #python
Mam dwie tabele (tab1 - kolumny A, B; tab2- kolumny C, D). Jedna ma 2 wiersz3, druga - trzy. Dla ulatwienia - jedna ma wartosci x, a druga - y.Chce je połączyc wierszami (dokladnie w kolejnosci wystepowania w tabeli), a brakujace wiersze wypelnic np. 'z'.
Pożądany efekt końcowy:
A B C D
x x y y
x x y y
z z y y

(moze byc tez None zamiast 'z',Pokaż całość

Cześć, mam problem - mam dosc duzy plik csv - na tyle duzy, ze samo wczytywanie trwa kilkanascie sekund (a bedzie bardzieł puchł). mocno spowalni mi dzialanie aplikacji - poustawialem juz recznie rodzaje danych w kolumnach, wstawilem gdzuie sie da dane kategoryczne, ale nadal wolno. W zwiazku w tym mam pytaie (jak na razie nic nie znalalem na ten temat w sieci): czy jest opcja wczytywania z pliku csv tylko interesujacyh mneiPokaż całość