KM
apply чем не угодил ?
Хм. В двух чатиках один и тот же паттерн:
Заходит юзер и постит эту хуйню. Оч странно.
Size: a a a
2020 December 11
2020 December 12
КБ
Хм. В двух чатиках один и тот же паттерн:
Заходит юзер и постит эту хуйню. Оч странно.
Заходит юзер и постит эту хуйню. Оч странно.
Это боты
СИ
Это боты
да понятно. не понятно, как банить
DK
Здравствуйте подскажите пожалуйста, есть 400 строк пронумерованных , необходимо расчет делать по группам 1-10, 11-20 и т.д. как это можно сделать ?
AO
Сделать сначала колонку принадлежности к группе
Потом groupby по ней + transform
Потом groupby по ней + transform
AO
Саму колонку можно сделать с помощью функции, которая будет использовать остаток от деления на десять и целую часть. Через apply, например.
Или в 2 шага (в каждом по одному условию: сначала разбиваем по целой часть от деления, потом апдейтим те строки, где остаток = 0. Им снижаем цифру на 1)
Или в 2 шага (в каждом по одному условию: сначала разбиваем по целой часть от деления, потом апдейтим те строки, где остаток = 0. Им снижаем цифру на 1)
K
Cut же
AO
Cut же
Ну, кстати да)
И если даже есть пропуски, все равно можно сначала через interval range задать интервалы явно и потом на основании их побить
Спасибо, редко ей пользовался, почитал снова про нее 👍
И если даже есть пропуски, все равно можно сначала через interval range задать интервалы явно и потом на основании их побить
Спасибо, редко ей пользовался, почитал снова про нее 👍
M
Здравствуйте подскажите пожалуйста, есть 400 строк пронумерованных , необходимо расчет делать по группам 1-10, 11-20 и т.д. как это можно сделать ?
df["group_id"] = df.index // 10M
первая группа будет 0, вторая 1 и тд
M
ну это если нумерация — это индекс
АМ
Есть столбик с json-строкой. Мне нужно вытащить значение оттуда и сложить в новый столбик построчно
Посмотрите лучше в сторону json_normalize в pandas
M
Есть столбик с json-строкой. Мне нужно вытащить значение оттуда и сложить в новый столбик построчно
>>> import pandas as pd
>>> import json
>>> df = pd.DataFrame(data={"json": ['{"a": 1}']})
>>> df
json
0 {"a": 1}
>>> import json
>>> df["json"].apply(lambda x: json.loads(x)["a"])
0 1
Name: json, dtype: int64s
2020 December 13
P
Привет!
Недавно перешёл на роль аналитика данных и ищу ментора/препода, хочу ускорить обучение. На первое время это pandas+визуализация+описательная статистика, а дальше еще много чего добавится. Формат разный может быть, пишите, придумаем :)
Недавно перешёл на роль аналитика данных и ищу ментора/препода, хочу ускорить обучение. На первое время это pandas+визуализация+описательная статистика, а дальше еще много чего добавится. Формат разный может быть, пишите, придумаем :)
P
И кстати, также могу помочь тем, кто переходит в аналитику или почти с нуля начинает (например прошёл курсы и ищет работу). Было много собесов и тестовых заданий в октябре-ноябре.
PZ
ну так поди подработай. куча фирм говнокурсы впаривает.
P
ну так поди подработай. куча фирм говнокурсы впаривает.
Да не, я скорее просто опытом по поиску могу поделиться и что важно на собесах, а что нет
R
R
ребят, кто сталкивался с проблемой чтения файлов excel с расширением xlsx?