我有一个数据集,它有时包含由于大小而无法插入到SQL中的无关注释。注释与我正在做的事情无关,但格式不好,所以我不能常规地通过查找代表其开头的符号来找到它们。
我需要的是找到每个长度超过250个字符的单元格,并将其替换为保留积分(如果您可以按列执行此操作),因为在一天结束时,我希望在每个文件中保留两列,所以我可以在dataframe.columns中调用x: if x != (column_name to )来做这件事
下面的示例代码
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'country': ['Italy
我是蟒蛇的新手。我的问题有点含糊不清。如果单元格中的任何字符串与特定通配符规则匹配,我希望从dataFrame中选择行。让我们假设这个例子:
表到屏幕:
df=pd.DataFrame({'Column':[
'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns',
'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas',
'use a list
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例: list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
我有一个熊猫数据,它只包含一个列,其中包含一个字符串。我想要向每一行应用一个函数,该函数将将字符串按句子拆分,并将该行替换为从函数生成的行。
示例dataframe:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["A sentence. Another sentence. More sentences here.", "Another line of text"])
df.head()输出
0
0 A sentence. An
我正在接收来自具有大量列(~20000)的上游组件的Pandas DataFrame,所有这些组件都具有dtype float64,并且大多数条目是NaN (这是一袋文字编码文档)。示例:
1 2.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN 1.0 NaN 4.0 NaN 1
我有一个多索引的dataframe,大致如下所示:
import pandas as pd
test = pd.DataFrame({('A', 'a'):[1,2,3,4,5], ('A', 'b'):[5,4,3,2,1], ('B', 'a'):[5,2,3,4,1], ('B','b'):[1,4,3,2,5]})
>>> Output
A B
a b a b
0 1 5 5 1
1 2 4
我有一个很大的DataFrame,看起来像:
c1 c2 c3
0 NaN 1.0 NaN
1 NaN NaN NaN
2 3.0 6.0 9.0
3 NaN 7.0 10.0
...
我想:
1-删除所有"Nan“值的行。就像样本中的第二行。
2-将其他行中的所有"Nan“值替换为行的平均值。
注意:在行中,我们有不同的"Nan“值。你能帮我一下吗?谢谢。
而且,这个链接没有解决我的问题:
下面是我的DataFrame示例:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd
我喜欢认为我不是傻子,但也许我错了。有人能给我解释一下为什么这个不起作用吗?我可以使用'merge‘来达到预期的效果。但是我最终需要加入多个pandas DataFrames,所以我需要让这个方法工作。
In [2]: left = pandas.DataFrame({'ST_NAME': ['Oregon', 'Nebraska'], 'value': [4.685, 2.491]})
In [3]: right = pandas.DataFrame({'ST_NAME': ['Oregon
我想在pandas.DataFrame中删除一些特定的行,而我尝试过的pandas.Series.drop().What如下所示:
In[1]:
a_pd = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3], [2,'?','x'],['s','d',4]]), columns=list('abc'))
a_pd
Out[1]:
a b c
0 1 2 3
1 2 ? x
2 s d 4
In[2]:
a_pd['b