我想向现有的dataframe中添加一个列,该列可以比较dataframe中的每一行,并列出重复值的数量。(我不想删除任何行,即使它们与另一行完全重复)
重复列应该显示如下所示:
Name Name1 Name2 Name3 Name4 Duplicates
Mark Doug Jim Tom Alex 5
Mark Doug Jim Tom Peter 4
Mark Jim Doug Tom Alex 5
Josh Jesse Jim Tom Alex 3
Adam Cam Max Matt James 0
如果存在于另一列中,则尝试突出显示数据中某一列中的任何一行。我试过:
apics_tonal_features.style.apply(lambda x: ["background: red" if v.isin(blasi_final_features['x']) else "" for v in x], axis = 1)
但是由于我在比较字符串,它给了我错误。
AttributeError: 'str' object has no attribute 'isin'
下面是我正在使用的数据帧的一些可重复代码
a
我有一个有三列的dataframe,“组织名称”、“类型”、“组织类型”。“类型”和“器官类型”是同一回事。我想要创建一个名为“Org”的新列,它接受'Type‘列中的字符串,如果'Type’列为空,则在'Type of Org‘列中取名称。
Example of current dataframe:
Name of Organization Type Type of Org
Tyco Retail Retail
Mac Service
我是Python新手。
我有两个SQL视图。
DBOP4和DBOP4_SELECTION
DBOP4包含许多列和许多行。DBOP4的一列是SaBeNummerDebitoren。
DBOP4_SELECTION:
SELECT SaBeNummerDebitoren AS SBNr, [Sachbearbeiter Debitoren] AS SBName
FROM dbo.DBOP4
GROUP BY SaBeNummerDebitoren, [Sachbearbeiter Debitoren]
我尝试编写一个python脚本,该脚本输出DBOP4的结果,
中有一种方法可以检查dataframe列是否有重复的值,而不实际删除行?我有一个函数将删除重复的行,但是,我只希望在特定列中实际存在重复的情况下运行它。
目前,我将列中唯一值的数量与行数进行比较:如果惟一值少于行数,则存在重复值并运行代码。
if len(df['Student'].unique()) < len(df.index):
# Code to remove duplicates based on Date column runs
是否有一种更容易或更有效的方法来检查在特定的列中是否存在重复的值,使用熊猫?
我正在处理的一些示例数据(只显示了两列)。如
我有一个Pandas DataFrame,包含i、行和j列。我希望将这个DataFrame中的值替换为第二个DataFrame中的所有值,后者具有相同的i行,但有k列,其中k是j的子集。
有效的办法是:
for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]
有没有一种更快、更无头绪的方法?
我是Python新手,我正在尝试从DataFrame中获取行/列的子集:
In [1]:
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
In [2]:
example=DataFrame(np.random.rand(6,5),columns=['a','b','c','d','e'])
In [3]:
example.a={2,4,6,8,10,12}
In [4]:
example
Out[4]:
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