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Cómo transformar una matriz 3D en un dataframe en Python

Tengo un arrays 3d de la siguiente manera: ThreeD_Arrays = np.random.randint(0, 1000, (5, 4, 3)) array([[[715, 226, 632], [305, 97, 534], [ 88, 592, 902], [172, 932, 263]], [[895, 837, 431], [649, 717, 39], [363, 121, 274], [334, 359, 816]], [[520, 692, 230], [452, 816, 887], [688, 509, 770], [290, 856, 584]], [[286, 358, 462], […]

Formato Json definido por el usuario desde Pandas DataFrame

Tengo un DataFrame de pandas. Después de imprimir los DataFrame de Pandas, los resultados se ven a continuación. country branch no_of_employee total_salary count_DOB count_email xa 30 2500000 20 25 xb 20 350000 15 20 yc 30 4500000 30 30 zd 40 5500000 40 40 ze 10 1000000 10 10 zf 15 1500000 15 15 Me […]

Pyspark Spark DataFrame – Agregue y filtre las columnas en la columna de tipo de mapa

Mi DataFrame ve como: | c1 | c2| c3 | |—-+—+——- | A | b | 22:00| | A | b | 23:00| | A | b | 09:00| | A | c | 22:00| | B | c | 09:30| Me gustaría realizar algunas agregaciones y crear un segundo DataFrame con 3 columnas: c1 […]

Encuentra todos los grupos que coincidan en una lista de listas con pandas.

Me gustaría encontrar todos los casos para todos los identificadores en un DataFrame de Pandas. ¿Cuál sería una solución eficiente? Tengo alrededor de 10k de registros y se procesa en el lado del servidor. ¿Sería una buena idea crear un nuevo DataFrame, o hay una estructura de datos más eficiente que pueda usar? Un caso […]

Marco de datos de Pandas a JSON nested

Estoy tratando de convertir un Pandas Dataframe a un objeto JSON. My Dataframe contiene datos en el siguiente formato: student date grade course 0 Student_1 2017-06-25 93 ENGLISH 1 Student_2 2017-06-25 83 ENGLISH 2 Student_1 2017-06-25 93 MATH 3 Student_2 2017-06-25 83 MATH 4 Student_1 2017-06-26 90 MATH 5 Student_2 2017-06-26 85 MATH 6 Student_1 […]

Convertir json a pandas DataFrame

Tengo un archivo JSON que tiene varios objetos como: {“reviewerID”: “bc19970fff3383b2fe947cf9a3a5d7b13b6e57ef2cd53abc52bb2dfedf5fb1cd”, “asin”: “a6ed402934e3c1138111dce09256538afb04c566edf37c16b9ba099d23afb764”, “overall”: 2.0, “helpful”: {“nHelpful”: 1, “outOf”: 1}, “reviewText”: “This remote, for whatever reason, was chosen by Time Warner to replace their previous silver remote, the Time Warner Synergy V RC-U62CP-1.12S. The actual function of this CLIKR-5 is OK, but the ergonomic design […]

¿Cómo puedo seleccionar el ‘último día hábil del mes’ en Pandas?

Estoy tratando de subcontratar un DataFrame en la condición que es la última del mes. Solía: df[‘Month_End’] = df.index.is_month_end sample = df[df[‘Month_End’] == 1] Esto funciona, pero estoy trabajando con datos del mercado de valores, por lo que me pierdo todas las instancias en las que el fin de mes real es durante el fin […]

Seleccionando por multiindex

Tengo dos marcos de datos df_a = pd.DataFrame(data=[[‘A’, ‘B’, ‘C’], [‘A1’, ‘B1’, ‘C1’]], columns=[‘first’, ‘secound’, ‘third’]) df_a.set_index([‘first’, ‘secound’], inplace=True) df_b = pd.DataFrame(data=[[‘A’, ‘B’, 12], [‘A’, ‘B’, 143], [‘C1’, ‘C1’, 11]], columns=[‘first’, ‘secound’, ‘data’]) df_b.set_index([‘first’, ‘secound’], inplace=True) third first secound ABC A1 B1 C1 data first secound AB 12 B 143 C1 C1 11 Cómo puedo […]

Rellenar una “matriz de recuento” con combinaciones de filas de DataFrame de pandas

Digamos que tengo el siguiente DataFrame de pandas en Python3.x import pandas as pd dict1 = {‘name’:[‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘bird’, ‘bird’, ‘bird’, ‘bird’], ‘number’:[42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42], ‘count’:[1, 2, 4, 5, 7, 1, 2, 5, 8]} df = pd.DataFrame(dict1) print(df) ## name number count ## 0 dog 42 […]

¿Cómo lees en un dataframe con listas usando pd.read_clipboard?

Aquí hay algunos datos de otra pregunta : positive negative neutral 1 [marvel, moral, bold, destiny] [] [view, should] 2 [beautiful] [complicated, need] [] 3 [celebrate] [crippling, addiction] [big] Lo primero que haría es agregar citas en todas las palabras y luego: import ast df = pd.read_clipboard(sep=’\s{2,}’) df = df.applymap(ast.literal_eval) ¿Hay una manera más inteligente […]