我最近问了关于如何合并数据帧的问题,问题是除了我之前问的问题之外,我还需要这个问题。(上一个问题: )
我需要解决这个问题。
我需要从两个数据帧构建一个完整的数据帧,但如果需要的话,只包括来自第二个数据帧的某些信息。
示例:
DF1:
MATERIAL_N° Description DATE DUE
0 123123300 Lightbulb X 01/05/2018
1 220466 Lightbulb Y 04/04/2018
2 220000 Lightbulb Z
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我想在python中使用for循环合并csv文件中的一些数据帧。但是结果是空的。为什么会这样呢?这是我的代码。
result = pandas.DataFrame(columns = ['col_A', 'col_B'])
for i in range(0, 5):
#col_A is integer for numbering, col_B is float in range 0 to 1
temp = pandas.DataFrame([[0, 0.5132443], [1, 0.12436421], [2, 0.12341162]], co
为了让我的pandas代码更快,我安装了modin并尝试使用它。之前工作过的两个数据帧的合并给出了以下错误:
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
以下是两个数据帧的信息:
printing event_df.info
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1980101 entries, 0 to 1980100
Data
根据我的juptyer笔记本查询,Python 3.6.5和Pandas 0.23.0。
我正在合并两个数据帧:
df_merged1=pd.merge(df_RL, df_BR, how='left',left_on=df_RL['Business Service Manual'], right_on=df_BR['Names'])
左边的数据帧df_RL.dtypes
Server object
Server Farm object
Business Service Man
我试图了解熊猫是否支持在分类数据(即DataFrames“类别”)的列上合并dtype=。
我大部分的数据都是用R做的,但是我想用Python/熊猫做更多的工作。在R中,合并因素(类似于范畴dtype)会导致类型强制,通常是对字符的强制。这允许一个数据帧将一个by变量(join列)指定为一个因子(分类),而另一个数据帧的by变量是一个字符串。熊猫是否在合并/加入之前对分类数据进行类似的强制字符串?我是否应该期望合并在分类上是健壮的?我在哪里可以找到关于熊猫(自动)类型强制的文档?
简单的例子:
+++对非绝对/非标量向量进行相等测试是错误的:
In [52]:
import pandas as
我正在使用Pandas合并两个从Psychopy获得的数据帧。
y = ["key_resp_0.keys", "key_resp_0.rt"] #some columns I want in my final dataframe
df = pd.DataFrame(myData)
columns = df.columns.values.tolist()
df2 = df.reindex(columns = y, fill_value='')
df3 = pd.merge(df2,df)
这是我得到的错误:
type object argume
据我所知,我目前更改pandas数据框中的值的方法还远远不是最优的,并且确实损害了我的工作流程。 示例:我想检查是否在另一个数据帧中找到了一个名称,如果是,使用第一个数据帧中搜索到的名称的iloc放入该数据帧中的值: for idx in id_list_of_names:
name = df["name"].iloc[idx]
if name in df_two["name"].values:
df["value"].iloc[idx] = df_two["value"][d
我已经从Excel电子表格导入了一组数据,现在有了一个常规的DataFrame。
下面是我的原始数据帧的样子:
Meter Number Site Name Size
123 Site A 1
456 Site B 10
现在,我必须为每个米添加每月的能量输出值。这意味着我需要为我的数据帧中的每个现有行添加12行。为了简单起见,每个现有行的12行可以是相同的,但可以根据数组的大小进行缩放。所以,我需要我的新DataFrame看起来像下表。稍后,我将不得不将其与来自网站的测量数据进行比较。
有没有人有关于如何使用Pan
我有一个关于根据other列的总和创建pandas数据帧的问题。
例如,我有这样的数据帧
Country | Accident
England Car
England Car
England Car
USA Car
USA Bike
USA Plane
Germany Car
Thailand Plane
我想制作另一个基于国家/地区的所有事故总和的数据帧。我们将忽略事故的类型,而根据
有很多关于存储pandas数据帧的最有效方法的文档(例如How to store a dataframe using Pandas),但大多数资源都集中在i/o时间效率上。 我希望将大熊猫数据帧保存为更轻量级的格式,而不会丢失任何信息。大熊猫数据帧通常使用csv格式的几Gb磁盘存储。 LightGBM Dataset看起来很有希望,但是我没有设法正确地重新加载我的数据。 有什么建议吗?