#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 yPokaż 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

#python #pytanie #pandas

potrzebuję pomocy w sprawdzeniu poprawności danych w skrypcie używającym pandas i datetime w pythonie.

Mam sobie taki input, gdzie start_time, end_time oraz session_time mam podane jako string. Konwertuję to sobie do datetime.timedelta, dodaję start_time do start_date (które na wejściu nie ma podanych godzin i minut, sam rok, miesiąc, dzień), uzyskując start_time jako datetime z godzinami. Następnie dodaję do tego session_time i wychodziPokaż całość

Cześć,
mam pytania z zakresu #python, #pandas i ogólnie #datascience.
Zasysam dośc duża tabelę z bazy danych (ok 1,5GB). Po zakonczeniu procesu sprawdzam jakiego typu mam kolumny ( tabela.info() ). Wszystkie sa typem 'object'. Jednak jak dam type(tabela[kolumna][0]) to otrzymuje np. decimal.Decimal.
W zwiazku z tym mam pytania:
1. W koncu jakiego typu jest taka kolumna?
2. Z uwagi na dosc duza liczbe wierszy (ok 13 milionow) chcePokaż całość

Mam coś takiego, grupujące df po 'name' i wyrzucające sumy dodatnich i ujemnych wartosci z 'xTAdded':

df.groupby(df['name'])['xTAdded'].agg([('neg' , lambda x : x[x < 0].sum()) , ('pos' , lambda x : x[x > 0].sum())])
Jak mogę dodać kolejną kolumnę, gdzie byłaby podobna suma tylko liczona tylko dla kolumn spełniających warunek? Np. chciałbym kolumnę 'buildup', która sumuje dodatnie 'xTAdded' ale tylko, gdy w kolumnie 'endX' jest wartość <70. Tutaj ta lambda się odwołuje samaPokaż całość

mam dwa źródła, w każdym źródle jest wachlarz wartości. chciałbym sprawdzić oraz ładnie zwizualizować korelację w #powerbi albo #python #pandas moze być w czymś innym chodzi o to aby jakos ciekawie i najlepiej to zrobić #bazydanych #wizualizacjadanych #naukaprogramowania

Mirki, mam pytanie które wydaje się dość podstawowe ale naprawdę nie mogę nigdzie znaleźć satysfakcjonującej odpowiedzi.

Powiedzmy, że chcę generować dane finansowe dotyczące spółek giełdowych. Ponieważ cena akcji podawana jest codziennie a raporty dotyczące zadłużenia, zysków, czy wartości księgowej rzadziej (na przykład kwartalnie), wydaje mi się że optymalne jest rozdzielenie tych dwóch danych na dwie różne tabele:
- OHLC za każdy dzień
- Snapshot pokazujący dane finansowe z raportu za dany okresPokaż całość

Cześć, mam pytanie z #python, dokladniej z #pandas.
Mam ramke danych z kolumnami: X, Y Q i Z, przy czym Z powstała w wyniku .unique() (tj zawiera w sobie numpy.ndarray z kilkoma wartosciami - wczesniej dla kazdego X i Y bylo kilka roznych wartosci Z, ale zostały ta komenda zebrane do tablicy numpy, tak, ze teraz jedna linijka to jeden unikalny zestaw X i Y) np.
A |Pokaż całość

szukam prostego sposobu w #pandas #python aby w df zliczyć i wyswietlic a nastepnie usunac wiersze ktore beda mialy 3x nan w trzech wskazanych przeze mnie kolumnach. jest tu moze jakis majster-ekspert ktory mi podopowie? #naukaprogramowania

Chce zautomatyzować sobie tworzenie makra po przez pythona i zastanwiam się jak to osiągnąć.

Przykładowy case:

Mam plik .xlsx gdzie mam table z kolumnami: kolumna1, kolumna2, kolumna3

chcePokaż całość

#python #selenium #pandas

cześć, muszę wykonać kilka operacji na kilkuset obiektach w apce webowej z wykorzystaniem selenium. Kod jest napisany, dane są zaciągane do df z Excela. Moje pytanie dotyczy tego jak "poprawnie i ładnie" to napisać.

Mój pomysł był dosyć prosty i kilka razy go wykorzystywałem, ale czy programista napisałby to w taki sam sposób?

PiszęPokaż całość

KoronaScience za darmo: kurs z podstaw Data Science w Pythonie

https://www.facebook.com/events/1094217857617583/

W trakcie kursu:
Poznasz podstawy #python, biblioteki #numpy, #pandas, #matplotlib i innych między innymi napiszemy razem prosty algorytm uczelnia maszynowego. Nauczysz się także pracować z obrazkamiPokaż całość

Mam to co na screane. W jaki sposob moglbym zrobic tak aby tabela wygladala w taki sposob:

Intervaltype Australia Belgium Germany France
5/27 100 2000 800 200
5/28 159 777 7993 232
5/29Pokaż całość

Dzisiaj Mastering Python Data Analysis with Pandas [Video] (Thursday, September 28, 2017)

https://www.packtpub.com/packt/offers/free-learning

#packtpubfreelearning #python #analizadanych #pandas

odpowiedźPokaż całość

Mirki, jak to zapisac w #python 2.7 ? Nie ma w nim * do rozpakowywania kolekcji w argumenty :(

correlated = data.corr()['target'][lambda c: c > 0.1]
data = data[[*correlated.index]]
#pandas #numpy #sklearn

Dzisiaj Pandas Cookbook (October 2017)

https://www.packtpub.com/packt/offers/free-learning

#packtpubfreelearning #pandas #python

#python #pandas #inwestycje #polska #ekonomia #programowanie

Zrobiłem interaktywną mapę prezentującą najnowszy wynalazek rządzących, czyli Polską Strefę Inwestycji. Może kogoś zainteresuje. W analizie danych wykorzystałem dwie biblioteki pythonowe czyli xlrd i pandas. A sama mapa zrobiona w QGIS.

Tu link do znaleziska.

https://www.wykop.pl/link/4512601/nie-widac-zaborow-mapa-powiatow-polskiej-strefy-inwestycji/#

Znajdzie się ktoś kto ogarnia #pandas, #machinelearning, #scikitlearn i #python? Za cholerę nie mogę wykminić odpowiedniego przygotowania danych do klasyfikacji tekstu. Problem opisałem tutaj: https://stackoverflow.com/questions/49466193/sklearn-text-classification-attributes , jak będzie trzeba mogę to zrobić jeszcze dokładniej.

#programowanie

Mirki, mam timeseries z sieci basenow (czas, liczba wejsc, lokalizacja itp..) Chcialbym stworzyc model predykcyjny na podstaiwe tych danych, uzywajac #python #pandas. Przyznaje, ze z metodami stochastycznymi jestem troche na bakier i wlasicie #datascience dopiero zaczynam sie uczyc. Moglby ktos mnie nakierowac jak sie do tego zabrac?

#statystyka #machinelearning