Articles connexes
pour une raison Bonjour à tous, j'ai un code de travail en python mais il est écrit de manière grossière car j'apprends encore les principes fondamentaux et j'ai besoin d'un peu de perspicacité. Je crée 40 colonnes basées sur une colonne comme j'en ai partagé
pour une raison Bonjour à tous, j'ai un code de travail en python mais il est écrit de manière grossière car j'apprends encore les principes fondamentaux et j'ai besoin d'un peu de perspicacité. Je crée 40 colonnes basées sur une colonne comme j'en ai partagé
Brondby IF J'ai une colonne où les noms des équipes de football sont enregistrés, parfois ces noms sont répétés et parfois non. Exemple: Vasco da Gama
Flamengo
Flamengo
Goiás
Internacional
Vasco da Gama
Je voudrais avoir une autre colonne où ces noms sont enr
Brondby IF J'ai une colonne où les noms des équipes de football sont enregistrés, parfois ces noms sont répétés et parfois non. Exemple: Vasco da Gama
Flamengo
Flamengo
Goiás
Internacional
Vasco da Gama
Je voudrais avoir une autre colonne où ces noms sont enr
Amanda J'ai le dataframe qui ressemble à: Groupe Id MotherName FatherName Field
Advanced 56 Laure James English-107,Economics, Management, History, Philosophy
Middle 11 Ann Nicolas Web-development, Java-
Ankie J'essaye d'ajouter une nouvelle colonne à un bloc de données basé sur plusieurs conditions d'autres colonnes. J'ai les données suivantes: > commute <- c("walk", "bike", "subway", "drive", "ferry", "walk", "bike", "subway", "drive", "ferry", "walk", "bike
jerbear Supposons que j'ai deux dataframes - conditions et data. import pandas as pd
conditions = pd.DataFrame({'class': [1,2,3,4,4,5,5,4,4,5,5,5],
'primary_lower': [0,0,0,160,160,160,160,160,160,160,160,800],
Angelo Bovino Pour info, la performance / vitesse n'est pas importante pour cette question. J'ai un dataframe pandas existant nommé cost_table... +----------+---------+------+-------------------------+-----------------+
| material | percent | qty | price_cont
Giovanni Pignatelli J'ai le tibble suivant avec deux colonnes, le premier a des mots-clés et le second a tous les mots liés au mot-clé: # A tibble: 14 x 2
main_word related
<chr> <chr>
1 car rent car
2 car b