Size: a a a

Python для анализа данных

2021 February 11

A

Aleksey in Python для анализа данных
Alex K
чо т туплю. Как в pandas границы slice в переменную сохранить

dates = ['2020-06-01':'2020-07-01'] ошибка!
supplies_9118 = supplies_9118[dates]
Про даты уже ответили, в общем случае срезы можно хранить через slice.
Для примера:
dates = slice('2020-06-01', '2020-07-01')
supplies = supplies_9118.loc[dates]
Аналогично можно передавать срез для полей
источник

AK

Alex K in Python для анализа данных
Aleksey
Про даты уже ответили, в общем случае срезы можно хранить через slice.
Для примера:
dates = slice('2020-06-01', '2020-07-01')
supplies = supplies_9118.loc[dates]
Аналогично можно передавать срез для полей
Понял. Спасибо
источник

КБ

Кирилл Баст... in Python для анализа данных
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
👍
источник

RP

Roma Paranoid in Python для анализа данных
Всем привет! Помогите, пожалуйста решить такую задачу: есть датафрейм-шаблон фиксированного размера, у которого строки year и month имеют постоянные значения. В строке count будет количество чего-либо в данные месяц + год. После выгрузки, группировки и агрегирования тестовых данных датафрейм не всегда получается нужного размера, поскольку в какие-то месяцы нечего было считать.
Как сделать так, чтобы после агрегирования тестовых данных получался датафрейм такого же вида, как шаблон? Чтобы в пропущенных местах просто NaN оставался, ну или 0.
Спасибо!
источник

RP

Roma Paranoid in Python для анализа данных
источник

RP

Roma Paranoid in Python для анализа данных
источник

E

Eva in Python для анализа данных
Roma Paranoid
Всем привет! Помогите, пожалуйста решить такую задачу: есть датафрейм-шаблон фиксированного размера, у которого строки year и month имеют постоянные значения. В строке count будет количество чего-либо в данные месяц + год. После выгрузки, группировки и агрегирования тестовых данных датафрейм не всегда получается нужного размера, поскольку в какие-то месяцы нечего было считать.
Как сделать так, чтобы после агрегирования тестовых данных получался датафрейм такого же вида, как шаблон? Чтобы в пропущенных местах просто NaN оставался, ну или 0.
Спасибо!
При группировке поставить dropna=False
источник

RP

Roma Paranoid in Python для анализа данных
Eva
При группировке поставить dropna=False
У меня изначальные данные, грубо говоря, такого вида:
year | month | action_id

И я просто считаю количество строк в каждой паре year | month. Если какой-то пары нет, то она и в результате группировки не появится же
источник

AB

Anastasia Belokon in Python для анализа данных
Roma Paranoid
Всем привет! Помогите, пожалуйста решить такую задачу: есть датафрейм-шаблон фиксированного размера, у которого строки year и month имеют постоянные значения. В строке count будет количество чего-либо в данные месяц + год. После выгрузки, группировки и агрегирования тестовых данных датафрейм не всегда получается нужного размера, поскольку в какие-то месяцы нечего было считать.
Как сделать так, чтобы после агрегирования тестовых данных получался датафрейм такого же вида, как шаблон? Чтобы в пропущенных местах просто NaN оставался, ну или 0.
Спасибо!
можно предварительно данные через reindex обработать https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html . Соотвествующий пример https://prnt.sc/z3gxgn
источник

RP

Roma Paranoid in Python для анализа данных
Anastasia Belokon
можно предварительно данные через reindex обработать https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html . Соотвествующий пример https://prnt.sc/z3gxgn
Ага, то есть мне надо предварительно ещё пары year | month перевести в индексы, получается? Спасибо, попробую
источник

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных
Алоха! Никто dash на хостинге не поднимал? В какую сторону гуглить?
источник

СИ

Сергей Ильин... in Python для анализа данных
Andrey Denisov
Алоха! Никто dash на хостинге не поднимал? В какую сторону гуглить?
Ооооо, я прям подпишусь.
источник

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных
На некоторых хостингах - довольно просто, но не в моём случае
источник

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных
Andrey Denisov
Алоха! Никто dash на хостинге не поднимал? В какую сторону гуглить?
я с дашем работал, но на своем сервере
источник

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных
хостинг в принципе зло
источник

DS

Dmitry Sokolov in Python для анализа данных
Что значит take() does not accept boolean indexers?

Я хочу новый датасет с несколькими колонками из старого датасета.
источник
2021 February 12

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных
Dmitry Sokolov
Что значит take() does not accept boolean indexers?

Я хочу новый датасет с несколькими колонками из старого датасета.
На ваш вопрос никто не сможет ответить, пока вы его не сформулируете нормально. Что вы пытаетесь сделать? какие исходные данные? Что получаете? на каком этапе? где пример кода и полный текст ошибки?
источник

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных
Сергей Ильин
Ооооо, я прям подпишусь.
Потыкаюсь в историю с докером и - если интересно - отпишусь что и как. Живу сам на рег.ру
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Andrey Denisov
Алоха! Никто dash на хостинге не поднимал? В какую сторону гуглить?
а что вы хостингом называете? услугу "виртуальный хостинг на reg.ru " ?
без ssh?
источник