Как объединить / объединить эти три фрейма данных
небольшая простая программа для демонстрации:
import java.io.*;
import java.util.Scanner;
public class twovalues {
public static void main(String args[]) {
float a,b;
Scanner sc=new Scanner(System.in);
System.out.println("Enter Values For Calculation");
a=sc.nextFloat();
b=sc.nextFloat();
float c=a/b;
System.out.printf("%.2f",c);
}
}
1
задан jpp 13 July 2018 в 14:58
поделиться
3 ответа
Вы можете добавить столбец «Пол» перед конкатенацией.
Мы используем Категориальные данные с groupby для вычисления декартова произведения. Это также должно привести к преимуществам производительности.
df = pd.concat([df_Male.assign(gender='Male'),
df_Female.assign(gender='Female'),
df_Transgender.assign(gender='Transgender')])
for col in ['gender', 'continent']:
df[col] = df[col].astype('category')
res = df.groupby(['gender', 'continent']).first().fillna(0).astype(int)
print(res)
avg_count_country avg_age
gender continent
Female Africa 60 12
America 0 0
Asia 50 7
Europe 70 0
Male Africa 65 10
America 0 0
Asia 55 5
Europe 75 8
Transgender Africa 40 11
America 80 10
Asia 30 6
Europe 0 0
2
ответ дан jpp 17 August 2018 в 12:35
поделиться
-
1как создать штабелированную гистограмму в этом фрейме данных. Ось оси оси X, Female, Transgender и Y – shaswatatripathy 13 July 2018 в 17:52
-
2уже сделал . [Д0] stackoverflow.com/questions/51330527/… – shaswatatripathy 13 July 2018 в 18:02
Вы можете переиндексировать бит.
from itertools import product
# Get rid of that number in the index, not sure why you'd need it
df.index = df.index.droplevel(-1)
# Add continents to the index
df = df.set_index('continent', append=True)
# Determine product of indices
ids = list(product(df.index.get_level_values(0).unique(), df.index.get_level_values(1).unique()))
# Reindex and fill missing with 0
df = df.reindex(ids).fillna(0).reset_index(level=-1)
df теперь:
continent avg_count_country avg_age
Male Asia 55.0 5.0
Male Africa 65.0 10.0
Male Europe 75.0 8.0
Male America 0.0 0.0
Female Asia 50.0 7.0
Female Africa 60.0 12.0
Female Europe 70.0 0.0
Female America 0.0 0.0
Transgender Asia 30.0 6.0
Transgender Africa 40.0 11.0
Transgender Europe 0.0 0.0
Transgender America 80.0 10.0
Если вы хотите использовать другой числовой индекс, вы можете просто сделать: df.groupby(df.index).cumcount() для номера значений в каждой группе.
1
ответ дан ALollz 17 August 2018 в 12:35
поделиться
Используя DataFrame.pivot , небольшая модификация ответа @ jpp позволяет избежать ручного манипулирования индексами:
df = pd.concat([df_Male.assign(gender='Male'),
df_Female.assign(gender='Female'),
df_Transgender.assign(gender='Transgender')])
df.pivot('gender', 'continent').fillna(0).stack().astype(int)
avg_count_country avg_age
gender continent
Female Africa 60 12
America 0 0
Asia 50 7
Europe 70 0
Male Africa 65 10
America 0 0
Asia 55 5
Europe 75 8
Transgender Africa 40 11
America 80 10
Asia 30 6
Europe 0 0
1
ответ дан fuglede 17 August 2018 в 12:35
поделиться
Другие вопросы по тегам: