Python Pandas заполнить датафрейм данными из другого датафрейма
Есть сгруппированный датафрейм, в котором хранятся пары уникальных чисел и счетчик с количеством повторений каждой пары. Дополнительно есть 2 колонки, в которых храниться каждое число из пары. 
Так же имеется второй датафрейм, в котором есть числа. 
Что необходимо: во второй датафрейм добавить 2 колонки, в в каждую из которых будут внесены 2 числа, с которыми указанное число было в паре максимальное количество раз в первом df. Пробовал написать функцию: берет число из второй таблицы использует его в качестве маски для отбора строк из первого датафрейма. Так как первый df отсортирован по убыванию совпадений, то верхние 2 строки с примененной маской будут содержать совпадение и всегда будут самыми популярными: первая строка для получения первой рекомендации, вторая строка — для второй Далее пытаюсь вернуть число != поданному: если поданное число в колонке first, то возвращаем second, иначе возвращаем first. Вот кусок кода без условий разбивки 2 строки, только с одной. Мне бы понять: как его заставить работать?)))
def get_rec(n): mask1 = recomedations['first'] == n mask2 = recomedations['second'] == n temprec = recomedations[mask1 | mask2].head(1) if temprec['first'] == n: return temprec['second'] else: return temprec['first'] Отслеживать
71.7k 5 5 золотых знаков 20 20 серебряных знаков 52 52 бронзовых знака
задан 1 дек 2023 в 7:04
Nikolay Lifanov Nikolay Lifanov
11 1 1 бронзовый знак
Исходные данные приведите в воспроизводимом виде. и покажите желаемый результат.
1 дек 2023 в 7:44
3 ответа 3
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Исходные данные для примера:
df1 = pd.DataFrame() df2 = pd.DataFrame() df1_filt = df1.groupby('first')['count'].nlargest(2).droplevel(1).reset_index() keys = list(df1_filt.columns.values) i1 = df1.set_index(keys).index i2 = df1_filt.set_index(keys).index df1_filt = df1[i1.isin(i2)] df1_filt['numb'] = df1_filt.groupby('first').cumcount()+1 final = df2.merge(df1_filt.pivot(index='first', columns='numb', values='second'), left_on='resource_id', right_on='first') Вывод для пример:
print(final) resource_id 1 2 0 551 515.0 489.0 1 566 551.0 NaN 2 794 566.0 NaN Как подсчитать количество строк в Pandas DataFrame
Есть три метода, которые вы можете использовать для быстрого подсчета количества строк в кадре данных pandas:
#count number of rows in index column of data frame len(df.index ) #find length of data frame len(df) #find number of rows in data frame df.shape [0] Каждый метод вернет один и тот же ответ.
Для небольших наборов данных разница в скорости между этими тремя методами незначительна.
Для чрезвычайно больших наборов данных рекомендуется использовать len(df.index) , так как было показано, что это самый быстрый метод.
В следующем примере показано, как использовать каждый из этих методов на практике.
Пример: подсчет количества строк в Pandas DataFrame
В следующем коде показано, как использовать три метода, упомянутых ранее, для подсчета количества строк в кадре данных pandas:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df y x1 x2 x3 0 8 5 11 2 1 12 7 8 2 2 15 7 10 3 3 14 9 6 2 4 19 12 6 5 5 23 9 5 5 6 25 9 9 7 7 29 4 12 9 8 31 5 8 11 9 30 4 8 7 10 31 7 9 7 11 31 7 9 8 #count number of rows in index column of data frame len(df.index ) 12 #find length of data frame len(df) 12 #find number of rows in data frame df.shape [0] 12 Обратите внимание, что каждый метод возвращает один и тот же результат. DataFrame имеет 12 строк.
�� Как узнать количество строк в датафрейме pandas: простой способ
Чтобы узнать количество строк в датафрейме pandas, вы можете использовать атрибут shape. Атрибут shape возвращает кортеж с количеством строк и столбцов в датафрейме. Пример использования:
import pandas as pd df = pd.DataFrame() num_rows = df.shape[0] print(f"Количество строк в датафрейме: ")
Результат выполнения данного кода будет: Количество строк в датафрейме: 3 С помощью атрибута shape вы можете легко получить количество строк в вашем датафрейме. Удачи!
Детальный ответ
Как узнать количество строк в датафрейме pandas
В программировании часто возникает потребность в определении количества строк в датафрейме. Датафрейм — это основная структура данных в библиотеке pandas, которая позволяет эффективно работать с таблицами. Существует несколько способов узнать количество строк в датафрейме с помощью pandas. Давайте рассмотрим наиболее распространенные подходы.
Метод len()
Простой и прямолинейный способ узнать количество строк в датафрейме — использовать встроенную функцию len(). Этот метод возвращает общее количество строк в датафрейме. Давайте посмотрим на пример:
import pandas as pd # Создаем датафрейм df = pd.DataFrame() # Используем len() для подсчета строк num_rows = len(df) print(f"Количество строк в датафрейме: ")
В результате выполнения кода вы увидите следующее:
Количество строк в датафрейме: 3
Метод shape()
Еще один распространенный способ узнать количество строк в датафрейме — использовать атрибут shape. Атрибут shape возвращает кортеж, содержащий информацию о размерности датафрейма, включая количество строк и столбцов. Чтобы получить только количество строк, вы можете обратиться к первому элементу кортежа, как показано в примере:
import pandas as pd # Создаем датафрейм df = pd.DataFrame() # Используем атрибут shape для подсчета строк num_rows = df.shape[0] print(f"Количество строк в датафрейме: ")
В результате выполнения кода вы увидите следующее:
Количество строк в датафрейме: 3
Метод count()
Если ваш датафрейм содержит пропущенные значения, вы можете использовать метод count() для подсчета непустых (не пропущенных) значений в каждом столбце и затем получить максимальное количество непустых значений. Поскольку каждая строка датафрейма содержит по крайней мере одно значение, полученное максимальное количество непустых значений будет представлять количество строк в датафрейме. Давайте посмотрим на пример:
import pandas as pd # Создаем датафрейм с пропущенными значениями df = pd.DataFrame() # Используем метод count() для подсчета непустых значений и max() для получения максимального значения num_rows = df.count().max() print(f"Количество строк в датафрейме: ")
В результате выполнения кода вы увидите следующее:
Количество строк в датафрейме: 3
Вывод
В этой статье мы рассмотрели три распространенных способа узнать количество строк в датафрейме pandas. Получение этой информации важно для анализа данных и работы с таблицами. Мы использовали функцию len(), атрибут shape и метод count() для достижения нашей цели. Вы можете выбрать тот способ, который наиболее подходит для вашей конкретной задачи.
Как устроен датафрейм в pandas: структура и особенности
Структура датафрейма в библиотеке Pandas представляет собой двумерную таблицу, состоящую из рядов и столбцов. Ряды соответствуют записям данных, а столбцы представляют собой различные признаки или переменные. Каждый столбец в датафрейме имеет свое название, которое можно использовать для доступа к данным в этом столбце. Все столбцы в датафрейме должны иметь одинаковую длину, чтобы таблица была корректно сформирована. Вот пример создания датафрейма в Pandas с помощью списков:
import pandas as pd data = df = pd.DataFrame(data) print(df) Имя Возраст Город 0 Алиса 25 Москва 1 Боб 30 Санкт-Петербург 2 Кэрол 35 Киев
В этом примере каждый ключ словаря `data` представляет собой название столбца, а список значений — данные в столбце. В результате создается датафрейм с тремя столбцами: «Имя», «Возраст» и «Город».
Детальный ответ
Какая структура у датафрейма в pandas?
1. Индекс
Каждый датафрейм имеет индекс, который представляет собой уникальные метки для каждой строки датафрейма. Индекс позволяет быстро и удобно обратиться к определенной строке или группе строк в датафрейме. По умолчанию, индексом является набор целых чисел от 0 до N-1, где N — количество строк в датафрейме.
import pandas as pd data = df = pd.DataFrame(data) print(df)Name Age City 0 John 25 New York 1 Emma 28 London 2 Sam 32 Paris
2. Столбцы
3. Значения
Приведенный код создает датафрейм, состоящий из трех строк и трех столбцов — «Name», «Age» и «City». Каждый столбец содержит серию данных одного типа. Первый столбец содержит имена, второй столбец — возраст, третий столбец — город.
При работе с датафреймом, вы можете выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, выбор столбцов и строк, применение функций к данным и многое другое. Датафрейм в pandas предоставляет множество методов и атрибутов для удобной работы с данными и решения разнообразных задач анализа данных.
В итоге, структура датафрейма в pandas — это таблица, состоящая из рядов, столбцов и значений. Индекс предоставляет уникальные метки для каждой строки, а столбцы представляют собой серии данных разных типов. Значения представляют данные, содержащиеся в каждой ячейке датафрейма.