我有两个数据帧df1和df2。 df1 =
A B C D
1 2 3 7
.
.
df2 =
A E F G
1 5 4 5
.
. 当我通常想要使用pandas合并两个数据框中的特定列时,我会这样做: import pandas as pd
df3 = pd.merge(df1[[A,B]],df2[[A,G]], on='A', how='inner') 然而,我感兴趣的是如何避免数据框中的几列并合并其余列。例如,我希望在合并时避免df1中的列C和D,以及df2中的E和F列,这样得到的df3只有A,B,G列。 这是逆向工程
我正在尝试使用python读取我的csv文件,将特定的列提取到一个pandas.dataframe中,并显示该数据帧。但是,我没有看到数据框,我收到Series([],dtype: object)作为输出。下面是我正在使用的代码:我的文档包含: product sub_product issue sub_issue consumer_complaint_narrative
company\_public\_response company state zipcode tags
consumer\_consent\_provided submitted\_via date
我想在Pandas数据框中添加新行,而不考虑每个新行中的顺序和列数。
当我添加新行时,我希望我的数据框如下所示。每行可以有不同的列数。
---- | 1 | 2 | 3 | 4
row1 | data | data |
row2 | data | data | data
row3 | data |
row4 | data | data | data | data
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
我有一个Pandas数据框架,并希望降低每个数字列的级别,保持分类变量列条目不变。通过"demean",我只是希望从每个列条目中减去相应列中所有条目的平均值。 数据框来自Wisconsin Breast Cancer目录中的569名患者,为每个患者列出了10种不同的数字测量,以及M(恶性)或B(良性)的诊断。 import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/UWbcd.csv')
%load_ext google.colab.data_table. #just for purposes of browsing the d
我想将一个列表作为新列添加到数据框中。我正在做: df['Intervention'] = interventionList 它给了我 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 我读过Pandas add a series to dataframe column,在那里大家接受的答案非常相似。
在过去的几天里,我在Python语言中处理数据框时遇到了一些问题--我一直在尝试计算我的数据框中“城市”列的坐标值(它大约有10500行,但是当我试图在该列上运行任何函数时,我总是收到一个KeyError:'City‘。
背景
我一直在输入一个包含大约10500行x 15列的.csv文件,并将其转换为数据帧。然后我在末尾添加了一个额外的列,叫做'City‘,用来保存’City‘列的坐标值。
#inserting my .csv file to convert to a dataframe
df = pd.read_csv("/path/to/test.csv")