YP
Всем привет. Как мне посмотреть все столбцы одной строки разом? df.iloc[1] возвращает то, что я хочу, но в силу того, что столбцов сильно много, в середину он вставляет точки
Size: a a a
2019 May 21
YP
Задал pd.set_option('display.max_columns', -1), но он работает только при отображении нескольких строк
YP
Есть ли такое же свойство, но для отображения одной строки в столбик, как на скрине?
P
можно сохранить их в список с помощью df.iloc[1].tolist()
YP
Все оказалось куда банальнее.
Вместо pd.set_option('display.max_columns', -1)
Надо добавить pd.set_option('display.max_rows', <Необходимое число строк>)
Вместо pd.set_option('display.max_columns', -1)
Надо добавить pd.set_option('display.max_rows', <Необходимое число строк>)
O
O
Подскажите плз самый оптимальный способ посчитать следующее: по каждому ID, взять TimeBetween, кот. соответствует максимальной Date и поделить на среднее по всем TimeBetween исключая последний по Date
2019 May 22
AT
В поиске специалиста Python + PostGreSQL + PostGIS для проекта (1 месяц) автоматический сбор данных и автоматизация процессов. Офис, Москва, Чистые Пруды.
Резюме и ожидание по зп послать по адресу: a.trousset@rilos.ru
Спасибо!
Резюме и ожидание по зп послать по адресу: a.trousset@rilos.ru
Спасибо!
АМ
Oleh
Подскажите плз самый оптимальный способ посчитать следующее: по каждому ID, взять TimeBetween, кот. соответствует максимальной Date и поделить на среднее по всем TimeBetween исключая последний по Date
index_of_max_date = temp.groupby('ID', sort=False)['Date'].transform(max) == temp['Date'] # Создаем маску, где True будет соответствовать строкам с максимальным Date
max_date_rows = temp[index_of_max_date][['ID','TimeBetween']].rename(columns={'TimeBetween':'MaxDateTimeBetween'}) # Фильтруем фрейм по маске: оставляем только строки с максимальным Date
exclude_max_date_rows = temp[~index_of_max_values] # Фильтруем фрейм по маске: оставляем все строки, КРОМЕ строки с максимальным Date
mean_df = exclude_max_date_rows.groupby('ID',as_index=False)['TimeBetween'].mean().rename(columns={'TimeBetween':'MeanTimeBetween'}) # Считаем среднее по TimeBetween в exclude_max_date_rows
merged_df = mean_df.merge(max_date_rows,on='ID',how='left') # Объединяем mean_df с max_date_rows по ID
merged_df['Ratio'] = merged_df['MaxDateTimeBetween']/merged_df['MeanTimeBetween'] # Считаем отношениеАМ
Если ещё актуально
O
index_of_max_date = temp.groupby('ID', sort=False)['Date'].transform(max) == temp['Date'] # Создаем маску, где True будет соответствовать строкам с максимальным Date
max_date_rows = temp[index_of_max_date][['ID','TimeBetween']].rename(columns={'TimeBetween':'MaxDateTimeBetween'}) # Фильтруем фрейм по маске: оставляем только строки с максимальным Date
exclude_max_date_rows = temp[~index_of_max_values] # Фильтруем фрейм по маске: оставляем все строки, КРОМЕ строки с максимальным Date
mean_df = exclude_max_date_rows.groupby('ID',as_index=False)['TimeBetween'].mean().rename(columns={'TimeBetween':'MeanTimeBetween'}) # Считаем среднее по TimeBetween в exclude_max_date_rows
merged_df = mean_df.merge(max_date_rows,on='ID',how='left') # Объединяем mean_df с max_date_rows по ID
merged_df['Ratio'] = merged_df['MaxDateTimeBetween']/merged_df['MeanTimeBetween'] # Считаем отношениеКруто, спасибо! Буду проверять
VN
не по теме немного, извините.
ребят, а кто-нибудь использовал measurement protocol? можете пожалуйста рассказать почему стали его использовать, и какой профит от этого получили?
насколько я понимаю, с помощью него можно напрямую пушить ивенты в га
ребят, а кто-нибудь использовал measurement protocol? можете пожалуйста рассказать почему стали его использовать, и какой профит от этого получили?
насколько я понимаю, с помощью него можно напрямую пушить ивенты в га
OB
не по теме немного, извините.
ребят, а кто-нибудь использовал measurement protocol? можете пожалуйста рассказать почему стали его использовать, и какой профит от этого получили?
насколько я понимаю, с помощью него можно напрямую пушить ивенты в га
ребят, а кто-нибудь использовал measurement protocol? можете пожалуйста рассказать почему стали его использовать, и какой профит от этого получили?
насколько я понимаю, с помощью него можно напрямую пушить ивенты в га
пуш транзакций перенсли на него. потери транзакций с 20% почти до ноля сократились
VN
а как это у вас реализовано? если не секрет, не могли бы рассказать?
OB
программисту тз поставил, он сделал. т.е когда юзер подтверждает транзакцию, она уходит не с фронта а с бека
VN
о, это то что нужно похоже, спасибо.
AR
о, это то что нужно похоже, спасибо.
Но с ивентами, которые сервер не пишет к себе изначально, может быть проблема. Т.е. чтобы запушить клик на кнопку (которая не вызывает создания транзакции или иной сущности, которая кладётся сервером в БД) через measurement protocol в GA, все равно придётся реализовывать логику на фронте - и уже с ней могут быть проблемы, имейте в виду.
VN
мне как раз нужны ивенты, которые происходят без взаимодействия с фронтом
AR
мне как раз нужны ивенты, которые происходят без взаимодействия с фронтом
тогда успехов с внедрением)