我有两个数据帧A和B,它们看起来像:
firstDF:
col1 col2 id
A 1 2
B 5 3
C 6 4
secondDF:
col1 col2 id
A 1 2
E 15 5
F 16 6
Resultant DF:
col1 col2 id
A 1 2
B 5 3
C 6 4
E 15 5
F 16 6
生成的数据帧必须包含来自这两个数据帧的所有行。如果有具有相同id的行,则只能将其放入生成的数据帧中一次。
我试着做一件非常简单的事情,我通过将两个数字相除来创建一个速率,现在我试图将这个速率添加到一个数据帧中:
df['rate'] = rate
它给出了这个错误:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
那么我到底做错了什么呢?我也尝试过使用.loc,但不起作用。
今天在python编码中遇到了一个问题。我试图有条件地从数据帧中删除一些行。基本上,我希望创建我的数据框架的一个副本,以便通过比较复制的dataframe和删除行的dataframe来查看哪些行已被删除。下面是一个简化的代码示例:
import pandas as pd
# define simple data frame
d = {'col1': ['chris', 'ben'], 'col2': [3, 8]}
df=pd.DataFrame(data=d)
# define df2 to be identical to df
我对R是新手,所以请原谅我的无知和代码语法。
我想要建立一个数据框架,从一个网站的数据刮到自动累积为新的行。我花了几个小时在互联网上搜索,但我找到的最接近我想要实现的代码是。也可能有帮助。
下面你可以找到我到目前为止所写的东西:
library(tidyverse)
library(rvest)
# Fetch stocks' quotes from website
web <- read_html("https://uk.investing.com/indices/spain-35-components")
# Transform into tables
t
我不能分享很多代码,但是我使用一个条件语句将一个函数传递给我的dataframe中的一个列。我得到了一个数据库错误(<cx_Oracle._Error object at 0x00000114A0BE38D0>,'occurred at index 880')。
def my_new_func(row):
return RCCheck.nsamcheck(
sk=row['sk'], reportseries=row['reportseries'], rssd=row['rssd'], user
我有一个要处理的pandas数据帧,最好是使用一个类。数据帧很大。 # some data
symbol_1 = 10000
symbol_2 = 10001
df = pd.DataFrame("some large dataframe")
# create a class to process the data
class Calc_stats:
"statistics on the symbol """
def __init__(self, symbol, df):
''' i
我从CSV文件中读取了数千行数据,其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后,我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败,这时我希望读入原始文件,但在失败后从一行开始处理。因此,当这种情况发生时,设置我的代码,以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行,并将原始数据帧分割成一定大小:
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
我需要过滤多个数据帧并基于它们创建新的数据帧。多个数据帧被称为df[str(i)],即df["0"]、df["1"]等。
在筛选行之后,我需要创建新的数据帧。我尝试如下所示:
n=5
for i in range(0, n):
filtered = df[str(i)]
但它在最后只返回最新创建的数据帧,即n=5。我也尝试过使用filtered[str(i)],但它给出了错误"n"。
我想要的是:
filtered["0"] for df["0"]
filtered["1"] for df[&
我希望从原始数据帧中创建一个pandas数据帧,该数据帧中只包含带有NA值的行 下面是一个示例数据帧以及我希望我的输出是什么样子: A B C A B C
2 1 Green 1 2 nan
1 2 nan 2 1 nan
1 1 Red -->
2 1 nan
2 1 Green 我希望能够像这样编写代码,但这为我提供了NaN值: df = df[df.C == 'Green'] 我已经使用了: df = df[df.C != 'Green