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2
回答
使用
基于
索引
列表
的
序列
中
的
值
填充
数据
帧
、
我需要将
值
从pandas Series (val)传递到
索引
( index )处
的
dataframe列('column_a')。我该怎么做呢?
浏览 11
提问于2021-11-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
用两级
索引
序列
填充
NA
值
、
、
我有一个包含列(A、B和value)
的
数据
帧
,其中value列
中
缺少
值
。
数据
帧
中有两列(A和B)
索引
的
序列
。如何用
序列
中
的
相应
值
填充
数据
帧
中
的
缺失
值
?
浏览 2
提问于2017-05-05
得票数 2
2
回答
返回pandas dataframe
中
的
备用列
、
、
、
我有两个
数据
帧
。Dataframe A是一个实验
数据
帧
,其中包含已
使用
的
东西
的
列表
(以及日期等)。
数据
帧
B是一个参考
数据
帧
。
数据
帧
A和B具有匹配
的
索引
号。我想用来自Dataframe B
的
额外信息更新Dataframe A,其中
索引
号匹配。例如REFDEF
浏览 2
提问于2018-06-05
得票数 0
1
回答
ValueError:
值
的
长度与
索引
的
长度不匹配| Pandas DataFrame.unique()
、
、
我正在尝试获取新
的
数据
集,或者将当前
数据
集列
的
值更改为它们
的
唯一
值
。下面是我想要得到
的
一个例子: -----1| 2 53| 7 95| 8 9 3| 8 3| 7 9 5| 8 我并不真正关
浏览 2
提问于2017-02-22
得票数 86
回答已采纳
3
回答
从非零条目计算时间
序列
数据
的
方法
、
我有一个400+标签名称
的
数据
帧
,每个标签
的
每日时间
序列
数据
。在我没有读数
的
地方,一些标签
的
值
是0。我想计算时间
序列
中
每个标签
的
非零
值
的
平均值,并用该平均值
填充
零
值
。在这里,我想用100
填充
tag2
的
0
值
,用300
填充
tag1
的</
浏览 1
提问于2015-06-21
得票数 1
1
回答
dataframe列是否需要具有与datetime
索引
相同数量
的
元素?
、
、
、
、
我知道pandas
数据
帧
可以有NaN
值
。我
的
意思是,特别是当我从不同大小
的
列表
列表
中
创建
数据
帧
时。行数少于最长列
的
列是否会自动
使用
NaNs
填充
?如果我
使用
datetime
索引
,这会有什么影响?
浏览 7
提问于2020-07-14
得票数 1
3
回答
如何在pandas
中
创建datetime
索引
、
、
如何创建用于原始
数据
系列
的
datetime
索引
"foo"。(示例是每15秒“foo”和每30秒“foo2”)。如果原始
序列
可以插入到“基本”
数据
帧
中
,我想
使用
“foo”来重新转换
数据
帧
。如果需要组合df " foo“和df "foo2”
的
序列
,内存命中率会是什么,最好用原始
数据
序列
填充
fo
浏览 0
提问于2012-04-05
得票数 2
1
回答
pandas是
基于
行级别的2个不同
数据
帧
的
公共列
的
、
我有两个
数据
帧
。e234 b d567 k lNaN NaN d567 k l NaNb NaN 因此,
基于
浏览 15
提问于2020-01-15
得票数 2
1
回答
Pandas Dataframe功能
我想
使用
excel电子表格作为源
数据
来创建
数据
帧
。我需要将
数据
系列从用于存储excel电子表格
中
的
数据
的
格式转换为dataframe变量最终产品。因此,如果table1具有
基于
月份
的
索引
,而table2具有每日
索引
,如何将table1
值
转换为
基于
table2
的
索引
。-dataframe雕刻:我
浏览 12
提问于2019-02-19
得票数 0
1
回答
根据
索引
列表
创建不同
的
数据
帧
并将其输出到不同
的
csv
、
我有一个
基于
N
值
的
索引
列表
,如下所示。下面是我用来创建
索引
列表
的
代码N = 4 ix = [[i, i+N] for i in range每个
数据
帧
中
的
行
基于
每个
索引
列表
。例如,"df_1“将具有来自主
数据<
浏览 14
提问于2019-11-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将Pandas DataFrames
列表
转换为
值
为
列表
的
嵌套字典
、
我有一个熊猫
数据
帧
的
有
序列表
,每个
数据
帧
都包含给定年份
的
数据
: yearly_data_list = [df_2000, df_2001, ... , df_2010] 这些
数据
帧
具有相同
的
形状,比如我想创建长度为len(yearly_data_list)
的
N= R*C时间
序列
,
数据
帧
中
的
每个
浏览 16
提问于2020-03-25
得票数 1
回答已采纳
2
回答
相当
的
pythonic风格,但不像熊猫风格那样令人信服
、
、
我有一个
数据
帧
,其中每个
序列
都
填充
了0和1,如下所示:现在,根据我所做
的
一些分析所以最终
的
数据
帧
将是:
浏览 0
提问于2014-04-09
得票数 1
1
回答
添加Pandas系列
列表
、
、
我有一个熊猫系列对象
的
列表
。我想将所有这些
序列
相加,这样具有相同
索引
的
行将它们
的
值
相加在一起,而具有唯一
索引
的
行将被相加。除了访问第一个Series对象并遍历和
使用
Series add函数之外,还有没有更好
的
方法来做到这一点?我知道,为了连接
数据
帧
,可以传递一个
数据
帧
对象
列表
,但我还没有找到类似的方法来以这种方
浏览 7
提问于2018-12-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从稀疏
数据
帧
填充
连续
的
熊猫
数据
帧
、
、
我有一个字典名称date_dict,以datetime日期为关键字,
值
对应于观察
值
的
整数计数。我将其转换为稀疏
序列
/
数据
帧
,并希望将其加入或转换为具有连续日期
的
序列
/
数据
帧
。讨厌
的
列表
理解是我
的
技巧,目的是绕过这样一个事实,即pandas显然不会自动将datetime date对象转换为适当
的
DateTime
索引</e
浏览 1
提问于2012-11-14
得票数 17
回答已采纳
1
回答
具有给定开始和结束日期
的
熊猫重采样时间
序列
、
、
、
我有一个pandas dataframe df1,稀疏日期作为
索引
,有两列。我想生成一个新
的
数据
帧
df2,其采样日期(每小时)位于给定
的
开始日期和结束日期之间,其中包含df1
值
。col1 col22019-01-01 10:25:00 0 1 以下是在2019-01-01上
的
12:00:00上,一个小时
的
采样应该是df2开始和00:00:00,以及结束: df2:
浏览 15
提问于2019-02-04
得票数 1
回答已采纳
2
回答
dataframe子集中
的
字符串
索引
- pandas
、
我正在尝试
基于
列表
中
的
值
创建pandas
数据
帧
的
子集。但是,我需要包含字符串
索引
。-22 34 4我可以
使用
.isin()函数通过我
的<
浏览 21
提问于2019-10-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
无法理解为什么pandas.concat在连接两个
帧
时会创建额外
的
列
、
、
我一直试图连接两个表,同时保存两个
数据
文件
的
原始
索引
。但是,在级联时,我似乎无法得到输出我所期望或想要
的
结果。如果我
使用
ignore_index = True,旧
索引
将被包含两个工作表总行
的
索引
所取代。如果我
使用
ignore_index = False,
索引
将被保留,但是在它之前有一个新
的
空列,将其余
的
列移到一个。 没有这个多余
的
栏,我怎么才能把我
的</e
浏览 2
提问于2022-05-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在Python Dask
数据
帧
中
执行位置
索引
、
、
、
具体地说,
使用
位置
索引
将dask
数据
帧
分成测试/训练拆分:test = dfs[-1]train = dfs.loc[:-1]在Dask中
使用
位置
索引
的
正确方法是什么,以及在随机森林示例中将
数据
帧
分割为测试/训练拆分
的
浏览 13
提问于2018-02-14
得票数 4
1
回答
当
数据
从一个服务提供到另一个应用程序时,该
列表
是否能确保顺序?
、
、
、
、
但是在响应
中
没有明确
的
序列
号或顺序。 当
数据
在网络
中
传输时,在
数据
从服务提供到应用程序
的
同时,
列表
是否能确保顺序?我担心服务会在一些技术堆栈- java/node-js等,客户端可以是
基于
java
的
android应用程序,
基于
js
的
react原生应用程序,另一个后端服务在java/node-js
中
。每一个都有自己
的
序列
浏览 8
提问于2018-12-15
得票数 0
1
回答
使用
Pandas将数字(
索引
值
)转换为字母
值
、
我想将
数据
帧
的
id转换为
基于
索引
值
的
字母
列表
。2011-05-13 #483 ....2011-05-13 #553 .... 2011-
浏览 22
提问于2018-09-08
得票数 0
回答已采纳
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