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
我尝试使用.drop()在pandas中删除数据框中的一列及其对应的行。但它只删除列,而不删除具有列值的相应行。对于ex。我有一个未知类型的专栏,与之相对应的是一部电影。当我删除unknown列时,只删除了该列,但电影仍然存在。我想删除该列及其对应的行。有没有一条命令可以做到这一点。 请在下面找到数据框的附件 enter image description here
我有一个非常简单的问题。我想更改pandas数据框中给定行的给定列中的值。我试着用下面的方法来做:
df['column3'].loc[this_date] = val
因此,我得到以下警告:
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我对此警告的解释是,通过使用列名('column3')和loc,我并没有真正访问(引用)数据框中所需的单元格。相反,我创建了一个对象,它是"cell“对象的副本,然后我尝试更改与这个
因此,我尝试使用pandas而不是for循环来计算给定年份范围内的电影数量。假设按数据框有2列,'year‘是第2列的列名
我使用for循环解决了这个问题,但是如果只使用pandas,我该怎么做呢?
def movie_made(beginning, end):
movie = pd.read_scv('title.csv')
count = 0
for i in move['year']:
if beginning <= i and end <=i:
count = count + 1
我想从pandas数据框中选择包含非重复项的列,并使用这些列组成一个子集数据框。例如,我有一个这样的数据框: x y z
a 1 2 3
b 1 2 2
c 1 2 3
d 4 2 3 列"x“和"z”具有非重复值,因此我希望将它们挑选出来并创建一个新的数据框,如下所示: x z
a 1 3
b 1 2
c 1 3
d 4 3 可以通过以下代码实现: import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,2],[1,2,3],[4,2,3]],index=['a
我的数据框中有一列同时包含datetime值和float值。如何过滤出float值?我尝试过以下几种方法: import datetime
a = pd.DataFrame([10.0,datetime.datetime.now(),20.0])
a = a[a.dtype!=float] 这不起作用,因为pandas说整个列都是数据类型对象。目标是去掉10和20,只保留当前时间值。
我是python的新手,我正在使用pandas呈现一些数据。
1)我的x_test变量是一个包含2个变量的列表,我希望在数据框中的单独列中显示这两个变量。我使用了下面的代码,但我得到的是ValueError: arrays must all be same length。
'x': x_test[1].flatten(),
'2x': x_test[2].flatten(),
2)如何将我的数据框中"Prediction Diff“列的小数位限制为2位?
3)我试着按"Prediction“列对数据帧进行排序,但排序不正确。
整个代码如下所示。
我想在pandas中做一些类似Vlookup的事情,我有一个两列的数据框,需要检查第二列值(B)在第一列(A)中是否有效,如果是,则将行和第二列值插入到名为C的新列中,下面是示例表: 原始数据帧为: A B
a -
b a
c a
d b
e d 首选数据帧为: A B C
a - N/A
b a -
c a -
d b a
e d b 实际上,我是python的初学者,但在excel中,这可以通过A列和B列之
我已经在pandas中导入了CSV文件,其中包含1列和25000行,我想将此文件转换为新的数据框样本数据:
1列4行:
ABC
122
678
abc
我想用来创建DataFrame,列表的每个元素(ABC)都像这样,后面跟着其他行,如下所示:
A B C
1 2 2
6 7 8
a b c
如何执行这项任务,我是编程新手。