我很好奇Pandas中是否有预先构建的函数来检查组中的所有成员(列中的因素)是否在另一列中包含相同的值。
也就是说,如果我的数据与下面类似,它将返回一个空列表。
Col1 Col2
2 A
2 A
0 B
0 B
但是,如果我的数据以这种方式出现(注意到Col1中的1):
Col1 Col2
2 A
2 A
0 B
1 B
然后输出将是一个包含对象"B“的列表,因为组B在Col1中有不同的值。
正如在这个线程Should I use 'has_key()' or 'in' on Python dicts?中提到的,“D.keys()中的键”被认为是O(N),而“D中的键”只是O(1)。 我尝试了下面的测试 from timeit import default_timer as timer
#test if key in D is O(1) but key in D.keys() is O(N)
repeat=100; timer_key={}
for N in [1000, 10000, 100000, 2*10**5, 5*10**5, 1
我有不同的熊猫资料,我把它们列在一张清单上。我想用json (或任何其他格式)保存这个列表,这些列表可以被R.
import pandas as pd
def create_df_predictions(extra_periods):
"""
make a empty df for predictions
params: extra_periods = how many prediction in the future the user wants
"""
df = pd.DataFrame({
目前,我正在尝试迭代数据框,将字符串列表中的每个值与数据框中某一列中的值进行比较。如果比较结果为真,则将同一行的不同列中的值附加到单独的列表中。 list_of_words = 'yes', 'no', 'maybe'
appendList = []
for word in list_of_words:
for row in dataframe1.iterrows():
if row['A'] == word:
appendList.append(
这是我使用Python的早期尝试。我正在从雅虎获得股票数据,但我可以看到股票代码,日期列标题低于高,低,开盘收盘价。
我肯定漏掉了什么。那是什么?
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import pandas_datareader as pdr
py.init_notebook_mode(connected=True)
# we download the stock prices for each ticker and then we do a mapping between data and name of t
说:
请注意,由于使用了相等(__eq__),以及布尔值与整数0和1之间的等效性,以下两个之间没有实际差别:
案件真相:..。案例1:.
True.__eq__(1)和(1).__eq__(True)都返回True,但是当我使用CPython运行这两个代码片段时,case True和case 1似乎不一样。
$ python3.10
>>> match 1:
... case True:
... print('a') # not executed
...
>>> match True:
... ca
我有一个特定id的开始日期和结束日期(df_with_start_end),我尝试从另一个数据帧(df_dates)中找出具有相同id的其他日期在它们之间。应在新列中输入结果。
我的想法是使用唯一的ID迭代数据帧df_with_start_end,对于每个ID,我尝试分析在df_with_start_end的开始日期和结束日期内是否有来自df_dates的任何其他日期。
我的实现是这样的,但它不是这样工作的。
for k in df_with_start_end['ID']:
df_with_start_end[k]['FREE_PERIOD'] = d
我有一个文本文件(data.txt),如下所示:
name height weight
A 15.5 55.7
B 18.9 51.6
C 17.4 67.3
D 11.4 34.5
E 23.4 92.1
我想用python为每个使用pandas的列做一个列表。
import pandas
with open (pandas.read_csv('data.txt')) as df:
name= df.icol(0)
height= df.icol(1)
weig
我传递了一个索引类型变量(Pandas.Index),它包含了我想从DataFrame中删除的列的标签,并且它工作正常。它是索引类型,因为我是根据DataFrame本身的特定条件提取列名的。
之后,我需要向该列表添加另一个列名,因此我将Index对象转换为Python列表,以便追加附加的标签名。但是,当将列表作为列参数传递给Dataframe上的drop()方法时,我现在继续得到错误:
ValueError: Need to specify at least one of 'labels', 'index' or 'columns'
如何解决此错
我必须要CSV文件Book1和Book2。Book1中的列是A, B, C, D, E,在Book2中是A, B, E, H.,我想以这样的方式修改Book2,使它只包含与Book1相同的列名,再加上Book1中的任何附加名称。这些档案是:
Book1
A B C D E
10.12.0.1 a 35 0 11
10.12.0.1 b 35 1 10
107.77.87 a 35 0 101
Book2:
A B E H
9.81.2 b 10 w
10.15.32 b
我正在学习Pandas,我正在将我的python代码迁移到Pandas。我想用一个sub比较每个值和下一个值。所以第一个和第二个等等。第二位是第三位,但不是第一位,因为我已经做到了。在python中,我在列表上使用了两个嵌套循环:
sub match_values (a, b):
#do some stuff...
l = ['a', 'b', 'c']
length = len(l)
for i in range (1, length):
for j in range (i, length): # starts from i, n