我正在使用Python进行一个小项目,并且遇到了以下问题:
我有一个表,其中A列包含多个并且可能是非唯一值,第二列B包含可能为零的值。现在,我希望根据A列中所有行的值对DataFrame中的所有行进行分组,然后只对B列中包含一个或多个零的组进行“保持”或“选择”。
例如,从如下所示的DataFrame中:
Column A Column B
-------- --------
b 12
c 56
f 0
b 456
b 334
f 10
我只对列A=f的所有行(组
在我的项目中,我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe:
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好:
df['a'].str.contains('f')
玩具示例代码
假设我跟踪了DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A":[11,21,31], "B":[12,22,32], "C":[np.nan,23,33], "D":[np.nan,24,34], "E":[15,25,35]})
它将返回:
>>> df
A B C D E
0 11 12 NaN NaN 15
1 21 22 23.0
我需要根据另一列的布尔值修改我的pandas dataframe的一列。假设我有一列值,一列true/false,我想对那些布尔值为true的值求和为1。我尝试使用iterrows,但这会复制dataframe,并且不会对其进行修改。
谢谢!
输入:
val bool
a 1.0 true
b 2.3 false
...
输出:
val bool
a 2.0 true
b 2.3 false
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
我试图编写一个程序,允许用户输入该列并对该列进行排序,并将单元格替换为其他输入的信息,但我可能会遇到一些总结错误。
I tried to search but I could not find any solution
import pandas as pd
data = pd.read_csv('List')
df = pd.DataFrame(data, columns = ['A','B','C','D','E','F','G','H',&
我想使用Python Pandas对时间序列数据执行Granger因果关系测试,我有两个问题。
(1)我尝试过使用pandas.stats.var包,但它似乎已被弃用。还有没有其他推荐的选项?
(2)我在解释pandas.stats.var包中VAR.granger_causality()函数的输出时遇到了困难。我能找到的唯一参考是源代码中的注释:
Returns the f-stats and p-values from the Granger Causality Test.
If the data consists of columns x1, x2, x3, then we
在以下问题的帮助下:,我尝试了以下几种方法:
import pandas
import seaborn as sns
dataframe = pandas.read_csv("training.csv", header=0,index_col=0)
for a in list(['output']):
for b in list(dataframe.columns.values):
corr.loc[a, b] = dataframe.corr().loc[a, b]
print(b)
print(corr)
sns.h
我看了看周围(例如here),但我不明白为什么我的代码不能像预期的那样工作。我有一个pandas dataframe,我想添加一个列,用来标记列B中非零元素上方的最后一个零元素。 df = pd.DataFrame({'B':[0,0,1,0,1,0,0,1]})
N = len(df.index)
df['C'] = N*[False]
for i in range(N-1):
if (df.iloc[i]['B']==0 and df.iloc[i+1]['B']>0):
df.iloc[i][