我有一个csv,我用熊猫阅读它,并创建了一个数据文件。dataframe如下所示:
description title
lorem ipsum A
ipsum lorem A
dolor sit amet C
amet sit dolor B
它有1034行和2列
现在,我希望从dataframe中删除所有具有重复标题的行,并让dataframe如下所示:
description title
lorem ipsum A
dolor sit amet C
amet sit dolor B
我找到了一个解决方案,它说要使用
我有一个dataframe(如下所示),我需要根据值列中的条件将每一行分解为几行,以便将来进行枢轴分析。(条件:如果列为空,则跳过)
原始数据:
ID name apple pear banana
01 xyz 10 3
02 abc 9 10 5
03 def 8 9
04 fds 5
所需数据:
ID Attribute1 Name value
01 xyz apple 10
如何将data数据帧中的列附加到q数据帧中,同时保持q中相同的顺序和行数?挑战在于data和q中可能会有重复的东西。
In [2]: data = pd.DataFrame([[3,4,333],[5,6,111],[2,9,222],[5,6,111]], columns=['a','b','id'])
In [3]: data.index = data.id
In [4]: q = pd.DataFrame([[333],[111]], columns=['id'])
In [5]: q.index = q.id
In
下面是我创建的函数的一小段代码。我使用了我在其他地方定义的另一个函数Insert_row_,我知道它工作正常。
编辑:我继续把整个函数放在这里。
我遇到的问题是,当我运行我的函数时,它返回的数据帧最终与我用作输入的数据帧相同。我是不是为了更新数据框而遗漏了什么?我认为我为每个迭代都分配了一个新版本。
def check_for_skipped_sensors_and_add_nans(dataframe):
for i, item in dataframe['tag'].items():
if item == 52630:
a
我试图让python读取一个excel文件,然后从以excel文件中的行命名的.csv文件和.csv文件中的索引数据创建数据,并将它们粘贴到excel文件中。
excel文件已被放入一个dataframe中,其布局如下:
Name Location Date Check_2 ... Volume VWAP $Volume Trades
0 Orange New York 20200501 X ... NaN NaN NaN NaN
1 Apple Minsk 20200504 X ..
我有一个webform,它有两个多选择的ListBoxes和一个按钮。该按钮将选定的项从一个ListBox移动到另一个,同时检查是否存在重复项。不幸的是,在lstEmployees.Items(i).Selected上循环的最后一次迭代中,我得到了一个超出范围的异常。
我意识到,当我移除一个项目(lstEmployees.Items.Remove(li))时,它会更改计数,然后最终抛出错误。有什么办法可以补救这种情况吗?
If Not lstEmployees.SelectedItem Is Nothing Then
For i As Integer = 0 To lstEmploye
我所拥有的:
df
Name |Vehicle
Dave |Car
Mark |Bike
Steve|Car
Dave |
Steve|
我想从Name列中删除重复项,但只有在Vehicle列中的相应值为null时才行。我知道我可以用
df.dropduplicates(subset=['Name'])
对于任何一个Keep =,或者'First' or 'Last',但是我要寻找的是从Name列中删除副本的方法,其中Vehicle列的对应值是null。因此,基本上,如果Name列是而不是为null,则保留,然后删除其余的。如果名称没有重复
如何组合大熊猫中重复的行,填充丢失的值?
在下面的示例中,一些行在c1列中缺少值,但c2列有重复项,可用作查找和填充这些缺失值的索引。
输入数据如下所示:
c1 c2
id
0 10.0 a
1 NaN b
2 30.0 c
3 10.0 a
4 20.0 b
5 NaN c
期望产出:
c1 c2
0 10 a
1 20 b
2 30 c
但是怎么做呢?
下面是生成示例数据的代码:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'
我有一个包含多级列的dataframe,如下面的MWE中所示:
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=[['a','c'],['b','d']], index=['one','two'])
df.columns.names = ['aa', 'bb']
它看起来像这样:
In [267]: df
Out[267]:
aa a c
bb b d
one 1 2
two 3 4
我还有一个字典列表,如下所示
对于panda数据帧,有很好的解决方案。但由于我主要使用numpy数组,我必须创建新的熊猫DataFrame对象,计算并转换回numpy数组,如下所示:
nomDF=pd.DataFrame(x_nominal) #Convert np.array to pd.DataFrame
nomDF=nomDF.apply(lambda x:x.fillna(x.value_counts().index[0])) #replace NaN with most frequent in each column
x_nominal=nomDF.values #convert back pd.DataFram
我有下面的代码。我试图在dataframe 'df‘的给定索引位置从列表中选择第4 ( index )项。
trialoutcomes = []
for j in range(0,len(df.columns)):
for i in range(5,len(df)):
trialoutcome = df.loc[i,j]
trialoutcomes.append(trialoutcome[4])
但是,我一直收到一个错误:‘’浮点‘对象是不可订阅的’,尽管我不知道为什么。
当我从下面的循环中取出代码并输入下面的代码时,我得到了我想要的输出,指示
我正在使用DataFrame构造函数创建一个熊猫DataFrame对象。我的数据是由列表和分类数据系列对象组成的。当我将索引传递给构造函数时,我的分类数据序列会被NaN值重置。这里发生了什么事?提前感谢!
示例:
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series(['a','b','c'],dtype="category")
b = pd.Series(['a','b','c'],dtype="object")
我有一个包含如下列的示例dataframe:
a b c a a b b c c
0 2 2 1 2 2 1 1 2 2
1 2 2 2 2 2 1 2 1 2
. . .
. . .
我希望删除仅命名为“a”的重复列,并将其他列保持不变,所期望的操作/p是:
a b c b b c c
0 2 2 1 1 1 2 2
1 2 2 2 1 2 1 2