从具有相同索引和列的两个pandas数据帧执行计算的最快方法
是使用pandas的内置函数进行向量化计算。向量化计算可以利用底层的优化算法和并行计算来提高计算效率。
具体而言，可以使用以下方法进行计算：
- 使用算术运算符：可以直接使用加减乘除等算术运算符对两个数据帧进行元素级别的计算。例如，可以使用"+"运算符对两个数据帧进行加法计算。
- 使用pandas的函数：pandas提供了许多函数，如add()、sub()、mul()、div()等，可以对两个数据帧进行元素级别的计算。这些函数可以指定轴向、填充缺失值等参数，以满足不同的计算需求。
- 使用apply()函数：apply()函数可以对数据帧的每一列或每一行应用自定义的函数进行计算。通过定义一个适用于元素级别计算的函数，并将其作为参数传递给apply()函数，可以实现对两个数据帧的元素级别计算。
- 使用numpy库：numpy是一个高性能的数值计算库，可以与pandas无缝集成。可以使用numpy的函数对两个数据帧进行元素级别的计算。例如，可以使用numpy的add()函数对两个数据帧进行加法计算。
在云计算领域，pandas是一种常用的数据处理工具，适用于各种数据分析和处理任务。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种产品，可以满足云计算的各种需求。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接如下：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：腾讯云云服务器
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务。详情请参考：腾讯云云数据库MySQL版
- 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考：腾讯云云存储
以上是针对具有相同索引和列的两个pandas数据帧执行计算的最快方法的完善且全面的答案。
相关·内容
假设我有两个数据帧：
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我尝试过test1.append(test2)，但它相当于R的rbind。
如何将这两列合并为数据帧的两列，类似于R中的cbind函数？
浏览 4提问于2015-02-19得票数 45
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我正在尝试计算k=2的ICC(3，k)，或者更多的pandas数据帧中的列。我找不到任何工具箱，只有 ( Brain工具箱已不复存在)。有一个用于ICC(3,1)的代码样本，但基于numpy而不是pandas。我有点迷失在如何重新做这件事。
基本上，我想模仿我已经创建的数据帧的IBM SPSS工具箱。
我有两个(或更多)独立观察者在许多主题上执行的一些测量。
我有一个表单的数据框架(列是多索引的)：
meas1 meas2 meas3
obs1 obs2 obs1 obs2 obs1 obs2
subject1
浏览 9提问于2018-05-16得票数 0
我有以下玩具代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["foo"] = [1,2,3,4]
df2 = pd.DataFrame()
df2["bar"]=[4,5,6,7]
df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True,axis=1)
print(list(df))
输出：[0,1]
预期输出：[foo,bar] (顺序并不重要)
如果我能保证两个数据帧的标题是唯一的，有没有办法在不丢失原始列标题的情况下连接两个数据帧呢？
我想到了遍历这些列，然后
浏览 1提问于2017-04-14得票数 16
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1回答
我有一个熊猫数据帧，我正在视频中存储关于不同对象的信息。 对于视频的每一帧，我将对象的位置保存在一个数据帧中，其中列'x'，'y‘’粒子‘，帧编号在索引中： x y particle
frame
0 588 840 0
0 260 598 1
0 297 1245 2
0 303 409 3
0 307 517 4 这工作得很好，但我想保存有关视频的每一
浏览 15提问于2019-05-17得票数 0
2回答
我需要一个接一个地连接两个具有相等行数(nRow)的数据帧df_a和df_b，而不考虑任何键。此函数类似于R programming language中的cbind。每个数据帧中的列数可能不同。
所得到的数据帧将具有相同的行数nRow和等于两个数据帧中的列数之和的列数。换句话说，这是两个数据帧的盲列连接。
import pandas as pd
dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A
浏览 0提问于2015-01-25得票数 79
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我有两个这样的数据帧： import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id1': ['a', 'b', 'c'], 'val1': [1, 2, 3]})
right = pd.DataFrame({'ID2': ['a', 'c', 'd'], 'val2': [4, 5, 6]})
id1 val1
0 a 1
1 b 2
2 c 3
ID2
浏览 77提问于2017-01-16得票数 3
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我有两个pandas数据帧，第一个数据帧有两列，假设它们是键和值，第二个数据帧只包含键，我想在第二个数据帧中添加一个新列。此列的值应该是第一个数据帧中匹配的键的值
df = pd.DataFrame({'vi' : ['a','b','c','d','e'],'s':[2,5,7,0,1]})
tf = pd.DataFrame({'vi' : ['b','d','c','a','e'
浏览 0提问于2015-12-22得票数 0
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我正在尝试从两个源数据帧中获取新的数据帧。第一个将包含数据，第二个将只包含True或False。两者具有相同的列名、相同的列数和相同的行数。
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [[True,False],[False,True],[False,False]]
df2 = pd.DataFrame(dat
浏览 0提问于2019-10-31得票数 1
11回答
我从CSV文件加载一些机器学习数据。前2列是观测值，其余列是特征。
目前，我做了以下工作：
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
这给出了一些类似的东西：
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想将这个数据帧分成两个数据帧:一个包含列a和b，另一个包含列c、d和e。
不可能写出像这样的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确
浏览 4提问于2012-05-19得票数 304
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2回答
从训练数据中删除异常值
、、、
假设我有一个pandas数据帧，我使用以下内容来删除异常值： y = df['Label']
df = df.drop(['Label'], axis=1)
new_df = df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)] 由于我不想在流程中包含'Label'列，如何也删除异常值标签？ 谢谢
浏览 17提问于2020-10-01得票数 1
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因此，我有一个包含game_id、player_id和playtime列的Pandas数据帧。我想为每一行添加一个z-score评分，以了解在游戏时间方面，他们对每个给定的游戏有多大的偏差。我如何遍历这些分数并将每个分数添加到数据框的新列中？如果有什么我需要澄清的请告诉我。
浏览 5提问于2021-01-03得票数 1
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3回答
我在pandas中有以下数据框架 Column 1 Column 2 Column3 Column 4
2 2 2 4
1 2 2 3 我希望创建一个数据帧，其中包含列1和列2，列3和列4的平均值，等等。 ColumnAvg(12) ColumnAvg(34)
2 3
1.5 1.5 我用的是这个，但它是所有东西的平均值。 df.mean(axis=1) 有没有办
浏览 40提问于2020-09-20得票数 3
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我试图根据另一列的值更新/修改数据帧的某些部分。
如果列['a']为空，则使用列['b']的值填充列['b']，如下所示
list_position = [[4, 35]]
df.iloc[list_position[0][0]:list_position[0][1] + 1,:]['a'] = df.iloc[list_position[0][0]:list_position[0][1] + 1,:].apply(lambda row: row['a'] * row['b'] if np.isna
浏览 1提问于2019-01-29得票数 1
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假设我有一个包含1-100列的pandas数据帧。如何使用索引选择列1-10和30-40作为1 df？
浏览 12提问于2019-12-14得票数 4
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我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
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我正在处理一个pandas数据帧，我希望在每一行中找到最远的非空值，然后颠倒这些值的顺序，并输出一个行值颠倒的数据帧，而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在： 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出： 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
浏览 43提问于2019-08-24得票数 2
1回答
我有两个数据帧，它们是从一个高程配置文件的数据透视表中构建的，它们看起来像下面这样。第二帧是第一帧向右移动一列的版本
第1帧
Lat 32.063102 32.063194 ... 32.124676 32.124769
Lon ...
-100.214676 617.143 617.167 ... 681.024 680.839
-100.214583 617.316 617.331
浏览 3提问于2018-12-04得票数 0
1回答
如何减去两个数据帧行？
、、、
如何减去两个数据帧？我有两个数据帧，A和B。我想减去它们(A-B)。这样，A中B的行将从A中删除。有关更多解释:我想删除B中重复的A中的行。例如：
然后我需要一个函数来执行A-B，并给出以下结果：
你知道pandas中的这个函数或方法吗？
浏览 1提问于2020-07-12得票数 0
因此，我研究了来自Pandas的一些命令是如何工作的，我遇到了这个问题；当我使用reindex命令时，我的数据被NaN值所替代。下面是我的代码：
>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>frame1=pd.DataFrame(np.arange(365))
然后，我给它一个日期索引：
>>>frame1.index=pd.date_range(pd.datetime(2017, 4, 6), pd.datetime(2018, 4, 5))
然后我重新编制索引：
浏览 1提问于2017-04-06得票数 4
我有一个包含21列的pandas数据框架。我将重点放在具有完全相同的列数据值的行子集上，除了每行唯一的6个之外。我不知道这6个值对应的是先验的列标题。
我尝试将每一行转换为Index对象，并对两行执行set操作。例如。
row1 = pd.Index(sample_data[0])
row2 = pd.Index(sample_data[1])
row1 - row2
它返回一个索引对象，其中包含row1独有的值。然后，我可以手动推断哪些列具有唯一值。
如何以编程方式获取这些值在初始数据帧中对应的列标题？或者，有没有办法比较两个或多个数据帧行，并提取每行的6个不同的列值，以及相应的标题？理想
浏览 4提问于2013-05-14得票数 8
我有两个从CSV文件加载的pandas数据帧。每个CSV都有两列，列A是一个id，在两个CSV中具有相同的值和顺序。列B是一个数值。 我需要创建一个新的CSV，A列与前两个相同，B列是两个初始CSV的平均值。 我正在创建两个数据帧，如下所示 df1=pd.read_csv(path).set_index('A')
df2=pd.read_csv(otherPath).set_index('A') 如果我这样做了 newDf = (df1['B'] + df2['B'])/2
newDf.to_csv(...) 则newDF在A列
浏览 10提问于2020-01-20得票数 0
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我有一个6x4的熊猫数据帧，里面充满了来自标准正态分布的随机数(索引是从0到5，列'A'，'B'，'C‘和'D’。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=[0,1,2,3,4,5], columns=list('ABCD))
看起来像这样：
我添加了一个包含一些字符串的列：
df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', &#
浏览 25提问于2017-01-19得票数 1
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1回答
我有两个数据帧，每个数据帧都有一个多索引。多索引级别共享名称，但顺序不同。当我追加或连接时，我期望pandas在追加前将索引对齐，就像它对齐无索引列一样。有没有一个函数或参数可以传递给append或concat，让它以我想要的方式工作(我认为应该是标准的)？
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = {'Name':['Bob','Ann','Sally'], 'Acct':['Savings','Savings','Che
浏览 4提问于2019-08-09得票数 1
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1回答
我能够搜索到显示此错误消息的“原因”的建议，但不知道如何解决它-
每次尝试通过连接两个现有列中的字符串值来向pandas数据帧添加新列时，我都会遇到这个问题。
例如：
wind['timestamp'] = wind['DATE (MM/DD/YYYY)'] + ' ' + temp['stamp']
如果第一个项目和第二个与‘’合并的项目都是单独的dataframe/series，那么它就会起作用。
这些尝试是将日期和时间合并到同一列中，以便它们被pandas库识别为日期时间戳。
我不确定是我错误地使用了这个命令，还是panda
浏览 1提问于2018-08-22得票数 5
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我有一个空的pandas数据帧和一个函数值(x，y)，它接受两个参数，即pandas数据帧中点的行号和列号。我想知道是否有一种更简单的方法来使用这些参数遍历整个空数据帧，比如使用df.apply。 我知道可以遍历每个单独的列并在单独的列上运行df.apply，但是是否可以在不运行任何循环的情况下这样做呢？ 从本质上讲，我正在寻找可以在整个数据帧上运行的类似内容 df_copy.apply(lambda x: myfunction(x.value, x.column)) 然而，x.column并不存在，所以我有另一种方法来做它，或者我做错了什么 谢谢!
浏览 15提问于2019-02-28得票数 0
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2回答
我是pandas的新手，我正在尝试基于一个特定列的相等性来连接两个数据帧。例如，假设我有以下内容：
df1
A B C
1 2 3
2 2 2
df2
A B C
5 6 7
2 8 9
两个数据帧具有相同的列，并且只有一列(例如A)的值可能相等。我想要的输出是：
df3
A B C B C
2 8 9 2 2
列'A‘的值在两个数据帧中都是唯一的。
谢谢
浏览 0提问于2015-06-02得票数 20
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我正在尝试合并两个都有'product_desc‘列的数据帧。我使用的是Pandas 0.13和Python 2.7。
small_df = pd.merge(small_df, linregress_df, on = 'product_desc', how = 'left')
但是，我得到以下错误：
pandas.core.index.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
我将两个数据帧导出到平面文件中，其中的索引或其他列都没有重复值。我需
浏览 8提问于2014-06-09得票数 2
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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1回答
我有一个dflist数据帧列表dflist，我想用pandas绘制数据帧中单个列的子集的平均分布。 以下是我到目前为止拥有的代码： import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('ABCXYZ'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 6) , columns=list('
浏览 12提问于2020-03-16得票数 0
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1回答
我有一个sales DataFrame，它有28M行，还有一些其他数据帧，还有一个示例Product DataFrame。
当我第一次将pandas数据帧转换为Dask数据帧时：
sales_dd = dd.from_pandas(Sales, npartitions=3) #28M rows
product_dd = dd.from_pandas(Product, npartitions=3) #600 rows
转换Dask Dataframe后，我可以使用；
sales_dd.tail()
Date ProductNo Total_
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
我有两个pandas数据帧，每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧，其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案，但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
浏览 10提问于2019-05-11得票数 1
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3回答
两只熊猫联盟DataFrames
、、、、
假设我有两个数据帧：
df1：
A
0 a
1 b
df2：
A
0 a
1 c
我希望结果是两个框架的联合，其中有一个显示该行所属的源数据框架的额外列。在重复的情况下，应删除重复项，并在相应的额外栏中显示这两个来源：
A B
0 a df1, df2
1 b df1
2 c df2
我可以获得级联的数据帧(df3)，而不需要重复，如下所示：
import pandas as pd
df3=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates().reset_index(drop=True)
我想/找不到一种方法来控制
浏览 0提问于2019-01-22得票数 13
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我有两个数据帧，每个表示不规则的时间序列。
下面是来自df1的一个示例：
index
2014-10-30 16:00 118
2014-10-30 19:00 160
2014-10-30 22:00 88
2014-10-31 00:00 128
2014-10-31 03:00 89
2014-10-31 11:00 66
2014-10-31 17:00 84
2014-10-31 20:00 104
2014-10-31 21:00 82
2014-10-31 23:00 95
2014-11-01 02:00
浏览 6提问于2016-06-23得票数 0
回答已采纳
2回答
我对两个Pandas查询进行了计时，希望通过索引实现更高的速度。然而，事实恰恰相反。有人能解释一下为什么吗？还是我做的事情不对？我的理解是，Pandas索引作为哈希表工作，查找将在固定时间内发生。就行过滤而言，我相信这是一种顺序过滤，每次应用一个过滤器时，数据帧中的所有行都会被扫描。
数据集大约有800万行和7列。我试图通过数据不唯一的列中字符串值的组合进行筛选。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv("/path/to/file", header=None, sep='\t', usecol
浏览 2提问于2018-02-07得票数 1
回答已采纳
我有以下代码： print(df.drop(df[df['Quantity'] == 0].index).rename(columns={'Weight': 'Weight (oz.)'})) 我知道query想要做什么，但我不明白为什么需要添加“.index”部分？ .index在这个特定的代码中做了什么？ 对于上下文，这里是数据帧的样子： ? 我查看了有关dataframe索引的python文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Data
浏览 47提问于2019-10-02得票数 0
我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
我有两个Pandas数据帧：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame( {'key' : [123, 234, 345, 456] } )
b = pd.DataFrame( {'key' : [ 234, 345, 456, 567 ] } )
我想做的是将它们合并到一个包含两列的数据帧中:一列是两列的并集；另一列是source，列出了两个原始数据帧中哪一个包含该键。
对于上面的输入，我需要这样：
+---+-----+--------+
| | key | source |
+---+-----+--------
浏览 1提问于2014-12-11得票数 0
2回答
检查两个数据格式是否相等的Pythonic方法是什么？
我现在所做的是：
用pandas.DataFrame.sort_values()对具有唯一值的列对数据帧进行排序
使用pandas.DataFrame.reset_index()重新设置数据帧排序后的索引
使用pandas.DataFrame.sort_index()按行和列对数据帧索引进行排序
然后使用pandas.DataFrame.all()对两个数据帧进行比较。
示例代码：
(df1.sort_values(['Symbol']).reset_index(drop=True).sort_in
浏览 2提问于2017-02-13得票数 2
我有两个数据帧(A和B)如下：
*类型为：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ->A
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ->B
答：
target
145 1
557 1
240 1
893 1
1518 0
1145 0
B：
RF LR NB DT SVM Knn SUM
0 1 0 0 1 1
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k，10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
3回答
我有两个大的数据帧，下面的两个只是这两个看起来像什么的例子。 df1 = pd.DataFrame(columns=['node', 'st1', 'st2'], data=[['a', 1, -1], ['b', 2, 2], ['c', 3, 4]])
node st1 st2
a 1 -1
b 2 2
c 3 4
df2 = pd.DataFrame(columns=['node', 'st1', 's
浏览 25提问于2019-02-15得票数 2
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1回答
我有一个具有1mi行和分层索引(国家、州、城市，按此顺序)的pandas数据帧，每行都有一个产品的价格观察。我如何计算每个国家、州和城市的均值和标准差(请记住，由于我的df很大，我正在避免循环)？对于每个级别的均值和标准差，我希望将值保存在此数据框中的新列中，以供将来访问。
浏览 16提问于2017-06-23得票数 1
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我有一个像这样的熊猫数据帧：
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
浏览 4提问于2017-01-12得票数 3
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我有两个数据帧，每个都有相同的列数： print(df1.shape)
(54, 35238)
print(df2.shape)
(64, 35238) 而且两者都没有任何索引设置 print(df1.index.name)
None
print(df2.index.name)
None 但是，每当我尝试垂直连接它们时(因此要有第三个具有形状(118,35238)的数据帧)，它就会产生一个新的带有NaNs的df： df3 = pandas.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df3) ? 生成的df具有正确的行数，但它已决定将它
浏览 16提问于2019-08-31得票数 0
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我有两个pandas数据帧，df1和df2，它们的行数相等。df2有11行，其中包含NaN值。我知道如何删除df2中的空行，方法如下：
df2.dropna(subset=['HIGH'], inplace=True)
但是现在我想从df1中删除这些相同的行(从df2中删除的行号相同的行)。我尝试了以下方法，但似乎不起作用。
df1.drop(df2[df2['HIGH'] == 'NaN'].index, inplace=False)
还有其他建议吗？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
1回答
假设我有一个数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
我想从所有其他列中减去列df.a中的条目。换句话说，我想要得到一个数据帧，它包含以下列为列：
col_b - col_a| col_c - col_a |col_d - col_a
我尝试过df - df.a，但这产生了一些奇怪的结果：
0 1 2 3 a b c d e
0 NaN NaN NaN NaN NaN
浏览 1提问于2013-02-19得票数 5
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1回答
我试图通过从不同的数据帧中选择仅满足特定条件的行来创建数据帧。 技术人员只能使用下拉菜单为第一列选择几个字段中的一个，因此我希望指定特定的字段。但是，第2列是一个自由文本条目，因此我正在寻找两个具有任意拼写/大小写类型的特定关键字。 我想要新数据帧中行中的所有列。 任何帮助或见解都将不胜感激。 import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'File.xlsx, sheet_name = 'Sheet1')
filter = ['x', 'y']
columns=df.columns
data
浏览 11提问于2020-06-23得票数 2
我正在遵循此Datafish tutorial ，因为我的任务是更新价目表。一个数据帧中有超过5000 (目标)行的数据，另一个数据帧中有900 (源)行数据。我不知道如何添加(在本教程的上下文中)通过将两个数据帧与第二个数据帧进行比较而产生的差异，以便更新第二个数据帧。有没有人能告诉我我应该朝哪个方向前进，是哪种方法，或者是如何添加东西的代码片段。 本教程中的代码片段创建了一个价差列(第二行)。我希望获得结果并将其添加到Price2列中，或者是否可以简单地使用在第一行中创建真/假逻辑并将Price1复制到Price2。 df1['pricesMatch?'] = np.wh
浏览 52提问于2021-01-05得票数 0
2回答
在一个包含名为source的列的数据帧中，该列由两个不同的单词列表组成 source words letter_count
1 list1 apple 5
2 list1 pear 4
3 list1 banana 6
4 list2 ford 4
5 list2 chevy 5
6 list2 apple 5
7 list2 banana 6 我正在尝试返回一个新的数据帧，其中显示了list1和list2中的重复单词 words letter_count
1 apple
浏览 6提问于2021-11-20得票数 1
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11回答
我试图确定Pandas列中是否有具有特定值的条目。我试着用if x in df['id']做这件事。我认为这是可行的，但当我给它一个我知道不在43 in df['id']列中的值时，它仍然返回True。当我只包含匹配缺少的id df[df['id'] == 43]的条目的数据帧子集时，很明显，其中没有条目。如何确定Pandas数据帧中的列是否包含特定值，以及为什么我的当前方法不能工作？(FYI，当我在这个中使用类似的问题时，我也遇到了同样的问题)。
浏览 7提问于2014-01-23得票数 288
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