A
у них же обычно разные полномочия
Size: a a a
2020 September 22
<Ч
ну у нас в городе они достаточно условные, внутри команды отдается на откуп капитану
A
ну в целом есть хотя бы роль "организатор", "капитан" и "остальные"
<Ч
ну в целом есть хотя бы роль "организатор", "капитан" и "остальные"
у нас всё хуже, организаторы - тоже игроки которые организуют одну игру за сезон. то есть они тоже играют, пропускают только свою игру
<Ч
полномочия по команде для заместителей капитана.
"роль" есть, но это декоративная строка
"роль" есть, но это декоративная строка
<Ч
хреново, что айди кепа храню прям в таблице с командами, но я хз как сделать, чтобы кеп был в команде гарантированно только один
<Ч
аналогичная проблема с играми - есть только один автор игры и сколько угодно оргов. как контроллировать что автор один не записывая его в прям в таблицу игр?
A
хреново, что айди кепа храню прям в таблице с командами, но я хз как сделать, чтобы кеп был в команде гарантированно только один
captains(team_id,user_id) с констрейнтом unique<Ч
captains(team_id,user_id) с констрейнтом uniqueещё одна таблица?
<Ч
ну кстати мож и норм
<Ч
captains(team_id,user_id) с констрейнтом uniqueспасибо
K
спасибо
Вы увеличили карму Alexander до 1186.21 (+33.48)
AT
ещё одна таблица?
таблицы со связями (где все поля - форен ки) это норм тема, многие вопросы разруливает
A
@alext18
ЧЯДНТ? Хочу оставить только строки, длительность в которых встречается чаще 5 раз.
Ловлю ворнинг, что лучше испольовать .loc и оно не работает (строки остаются).
ЧЯДНТ? Хочу оставить только строки, длительность в которых встречается чаще 5 раз.
Ловлю ворнинг, что лучше испольовать .loc и оно не работает (строки остаются).
data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'] = data[data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].map(data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].value_counts())>5]
AT
@alext18
ЧЯДНТ? Хочу оставить только строки, длительность в которых встречается чаще 5 раз.
Ловлю ворнинг, что лучше испольовать .loc и оно не работает (строки остаются).
ЧЯДНТ? Хочу оставить только строки, длительность в которых встречается чаще 5 раз.
Ловлю ворнинг, что лучше испольовать .loc и оно не работает (строки остаются).
data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'] = data[data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].map(data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].value_counts())>5]
индексы не совпадают
A
Тогда вот это мб важным (больше ничего не скрываю):
def make_data(dataset: pd.DataFrame):
return dataset[dataset['ДИАГНОЗ'].str.contains('I20|I21|I22|I23|I25')]
data = make_data(full_data)
data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'] = data[data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].map(data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].value_counts())>5]
AT
Тогда вот это мб важным (больше ничего не скрываю):
def make_data(dataset: pd.DataFrame):
return dataset[dataset['ДИАГНОЗ'].str.contains('I20|I21|I22|I23|I25')]
data = make_data(full_data)
data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'] = data[data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].map(data['ДЛИТЕЛЬНОСТЬ'].value_counts())>5]
ты в сериес пихаешь отфильтрованные данные, и как это должно работать? нан вместо пропущенных? это фильтрацией датасета делается, если я правильно понял задачу
A
ты в сериес пихаешь отфильтрованные данные, и как это должно работать? нан вместо пропущенных? это фильтрацией датасета делается, если я правильно понял задачу
Пропусков там нет, я fillna делаю заранее.
Я хочу оставить в датасете строки, в которых значение встречается чаще определенного числа раз.
Я хочу оставить в датасете строки, в которых значение встречается чаще определенного числа раз.
AT
Пропусков там нет, я fillna делаю заранее.
Я хочу оставить в датасете строки, в которых значение встречается чаще определенного числа раз.
Я хочу оставить в датасете строки, в которых значение встречается чаще определенного числа раз.
а делаешь ты не то, ты пишешь “запиши в эту колонку данные из отфильтрованной колонки”
вот на скрине то что тебе нужно, фильтр по количеству
вот на скрине то что тебе нужно, фильтр по количеству