我正在使用json_normalize解析pandas列的json条目。但是,作为输出,我得到了一个数据帧,其中有多行,每行只有一个非空条目。我想在pandas中将所有这些行组合成一行。 currency custom.gt custom.eq price.gt price.lt
0 NaN 4.0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN 999.0 NaN
2 NaN NaN NaN NaN 199000.0
3 NaN NaN other NaN NaN
4 USD NaN NaN NaN NaN
我发现数据帧的检索速度非常快。我创建了100万行数据帧,过滤所需数据只用了不到1秒的时间。但是,当我使用append方法将数据添加到一个空的dataframe中时,它为什么会这么慢呢? 这是我的代码,它花了2个多小时来执行。我遗漏了什么?或者有比df.append方法更好的添加数据的方法吗? import pandas as pd
import datetime
import random
data = pd.DataFrame(columns=('Open','High','Low','Close','Avg20
我尝试使用isin()函数过滤数据帧,方法是传入一个列表,并与也包含列表的dataframe列进行比较。这是下面问题的延伸: How to implement 'in' and 'not in' for Pandas dataframe 例如,现在每行包含一个国家/地区列表,而不是每行一个国家/地区。 df = pd.DataFrame({'countries':[['US', 'UK'], ['UK'], ['Germany', 'France'], ['
给定一个m行n列的数据帧,我希望每行的列名都是minimum。我使用的是for循环。接下来,我使用获得的列执行测试,如果测试失败,我希望在同一行中使用第二个最小值,依此类推。
我当前的代码对每一行的数据帧进行排序。当然,第一个值是最小值。我执行测试。如果测试失败,我转到第二个值,依此类推。代码附在下面。data和dfObj是pandas数据帧对象。
for i in data.index: #for each row
dfObj = data.sort_values(by = i, axis=