在将XML转换为多个数据帧时，如何动态地命名这些dfs？
在将XML转换为多个数据帧时，可以使用以下方法动态地命名这些数据帧（dfs）：
- 使用索引：可以使用一个索引变量来命名每个数据帧。例如，可以使用一个整数变量i，并在每次转换XML为数据帧时，将其递增。命名可以采用类似"df1"、"df2"、"df3"的形式。
- 使用XML元素的属性或标签：如果XML中的元素具有唯一的属性或标签，可以使用该属性或标签来命名数据帧。例如，如果XML中的元素具有一个名为"id"的属性，可以将其值用作数据帧的名称。
- 使用XML元素的内容：如果XML中的元素内容具有唯一性，可以使用该内容来命名数据帧。例如，如果XML中的元素内容表示一个唯一的标识符，可以将其用作数据帧的名称。
- 使用自定义规则：根据具体需求，可以定义一些规则来命名数据帧。例如，可以根据XML中的某些特定元素或属性的组合来生成数据帧的名称。
需要注意的是，动态命名数据帧时要确保名称的唯一性，以避免冲突。此外，还可以根据具体的业务需求和数据处理流程来选择合适的命名方式。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供灵活可扩展的云服务器实例，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：提供安全可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和处理大规模非结构化数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能（AI）：提供丰富的人工智能服务和解决方案，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、应用开发等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云区块链（BCBaaS）：提供安全高效的区块链服务，支持快速搭建和管理区块链网络。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/baas
相关·内容
1回答
我有一个数据框架列表，我想导出到excel。导出每个数据帧将非常繁琐和容易出错。是否有使用for循环或映射函数来实现这一目标的方法？还需要将所有数据帧导出到一个工作簿中。
library(tidyverse)
library(writexl)
df <- tribble(
~var1, ~var2, ~group,
12, 11, "A",
15, 10, "B",
16, 18, "A",
18, 14, "C",
18, 3, "A",
10, 17, "B"
浏览 9提问于2022-02-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我有多个数据帧(具有完全相同的结构，相同的变量...)它们都是以"df_“开头的。 我想要做的是将所有这些数据帧连接成一个。 我可以手动完成，但我有许多数据帧，它们的名称可以更改。 frames = [df_24_10000, df_48_10000, df_64_20000, df_82_30000]
result = pd.concat(frames) 是否可以连接所有以"df_“开头的数据帧？
浏览 9提问于2019-05-29得票数 0
回答已采纳
我对python编程比较陌生。我有一个熊猫数据帧列表，所有数据帧的列都是'Year‘。我尝试按该列进行分组，并转换为字典，其中字典键是变量' year‘，值是该年的数据帧列表。这在python中是可能的吗？ 我试过这个： grouped_dict = list_of_csv_files.groupby(by = 'Year').to_dict() 我相信我将不得不遍历每个数据帧？我没有提供任何数据，因为我希望这是一个有点简单的解决方案。 我还尝试了这个： grouped_dict = list_of_csv_files.groupby(by = 'Ye
浏览 24提问于2019-04-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在处理8个数据帧。我想将每个数据框的所有列都重命名为相同的字符串。我试过了： dfs = [df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8, df9]
renames_dfs = []
for df in dfs:
renames_dfs.append(df.rename(columns={'column1':'column2','column3':'column4'}))
#renames_dfs 它还会将新的重命名的数据帧放在一个列表中，而我希望它们是新的变量。
浏览 7提问于2019-12-14得票数 1
回答已采纳
我有一个pandas数据帧，我想根据列中的唯一值过滤到10个不同的数据帧。我有一个这些值的列表，并希望根据过滤的名称动态地命名每个过滤的数据帧。 下面是一些示例代码： import pandas as pd
df = {'value':[1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5],
'value2':['a','a','a','a','b','b','c','c',&
浏览 11提问于2020-09-15得票数 0
回答已采纳
我在一个列表中有两个数据帧，我的意思是'Intraday_Mape‘和'Day_Ahead_Mape’都是数据帧。这些数据帧包含每小时的数据，但我想将它们更改为每月的数据。当我这样做的时候，我想使用for循环，因为我将来会处理更多的数据帧。 report_dfs = [Intraday_Mape, Day_Ahead_Mape]
for i, _ in enumerate(report_dfs):
report_dfs[i]=report_dfs[i].index.name = 'Date'
report_dfs[i]=report_dfs[
浏览 16提问于2019-12-25得票数 1
2回答
所有这些，我都试图从变量的内容中访问数据帧，这样这个过程就可以在R中自动化。
假设我有10个带有无序名称的数据帧，其中包含项目编号。我试图将这些数据帧与购买记录一个接一个地合并，并与项目主键匹配。对于一个或几个数据帧来说，这是一个简单的挑战，但对于大量的数据帧来说，这真的很麻烦。
dfs <- c("Chocolate", "Gum", "Cookies", "PotatoChips", "HotSauce", "Bread", "Yogurt", "Shampoo&#
浏览 5提问于2019-09-27得票数 0
回答已采纳
我有一个多个数据帧的列表，我试图从列表中删除任何不符合条件的数据帧，即它们必须有超过1000个唯一ID。
每个数据帧都有几个列(包括ID )，总共有14个数据帧组成列表。
我发现这段代码适用于列表中的特定项，但我希望找到一个更好的解决方案，它不需要我循环遍历列表中的项：
[i for i in list if list[0]['ID'].nunique() > 1000]
所有的建议非常欢迎，谢谢您的帮助。
浏览 2提问于2021-05-24得票数 1
回答已采纳
我有一个包含许多已命名数据框的列表。我正在试图找到一种方法来从这个列表中提取每个数据帧。最终，目标是根据对象在列表中的名称将列表中的每个数据帧分配给对象，从而允许我直接引用数据帧，而不是通过列表(例如，数据帧而不是LIST[dataframe]) 这里有一个类似于我正在使用的示例。 library(googlesheets4)
inst.pkg("dplyr")
library(dplyr)
gs4_deauth()
TABLES <- list("Test1", "Test2")
readTable <- function(TA
浏览 6提问于2021-07-16得票数 0
回答已采纳
3回答
如果我有一个在索引中有重复的数据帧，我如何创建一组在索引中没有重复的数据帧？ 更准确地说，给定数据帧： a b
1 1 6
1 2 7
2 3 8
2 4 9
2 5 0 我想要一个数据帧列表作为输出： a b
1 1 6
2 3 8
a b
1 2 7
2 4 9
a b
2 5 0 这需要根据副本的数量扩展到所需的任意多个数据帧。
浏览 22提问于2019-05-23得票数 5
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用下面的代码从R中的多个数据帧"df1“和"df2”中删除相同的列"col3“，但我不知道如何将lapply函数的结果重新分配给数据帧。我遗漏了什么？任何帮助都将不胜感激。
df1 <- data.frame(col1 = c(1:4), col2 = c("A","B","C","D"), col3 = c("H","I","J","K"))
df2 <- data.frame(col1 = c(11:14), col
浏览 0提问于2020-06-09得票数 0
4回答
我想要创建一个函数，其中参数( input )将是未知数量的数据帧(可能会发生变化)，而output是为输入的每一列数据帧提供数据类型的数据帧。
示例:下面有两个数据帧(数据帧的数量可能有所不同，所以我不知道如何将它作为函数参数传递)。
# Dataframe 1
kpi_id <- c("SL", "OOS")
kpi_val <- c (1,2)
df1 <- data.frame(kpi_id, kpi_val)
> sapply(df1, class)
kpi_id kpi_val
"char
浏览 16提问于2022-05-09得票数 2
回答已采纳
我使用for循环来创建数据帧。我想为每个excel工作表导出这些数据框，并具有每个工作表名称。
例如，首先，在第一个Excel工作表中保存名为"a“的已创建数据帧，在第二个Excel工作表中保存名为"b”的下一个数据帧。这些数据帧是由for循环生成的。
我怎么能这么做呢？(为我糟糕的英语道歉)
浏览 0提问于2020-05-30得票数 1
我是Python的新手，遇到了数据帧问题。这就是它：
我有4个数据帧，所有5列都是分类的：
print(dfn4.shape)
print(dfn4_99.shape)
print(dfn4_100.shape)
print(dfn4_1000.shape)
(37524, 5)
(921, 5)
(36603, 5)
(25000, 5)
我用它们创建了一个字典：
dfl = ['dfn4', 'dfn4_99', 'dfn4_100', 'dfn4_1000']
dfs = {'dfn4':d
浏览 44提问于2018-07-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我在一个列表dataframes中有17个数据帧，它们都有相同的列名和长度(除了描述数据源的第一列)。有7列描述数据的日期，对于每一行的每个数据帧都是相同的。因此，每个数据帧总共有19列。我想要做的是动态地连接具有相同列名的每个列，这样总共有11个数据帧，其中24个列描述日期，其余17个列是连接列，它们为17个数据帧的列表共享相同的列名。
下面只是3个数据框架和预期结果的一个例子。
df1 = pd.DataFrame(np.array([
['a', 1, 3, 9],
['a', 2, 4, 61],
['a', 3, 24, 9]]),
c
浏览 2提问于2022-03-23得票数 0
回答已采纳
2回答
我一直在尝试使用这个链接中提到的reduce()函数来合并多个数据帧。
dfs = [df0, df1, df2, dfN]
df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='name'), dfs)
但是，在我的例子中，相关数据帧的联接列是不同的。因此，我需要在每次合并时使用不同的left_on和right_on值。
我已经想出了一个变通方法，它在任何方面都不是高效或优雅的，但目前它是有效的。我想知道使用reduce()是否可以实现同样的效果，或者是其他有效的替代方法。我预见到将会有许多数据帧需要连接到下
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
我有一份数据帧列表。每个数据帧具有6行和6列。它们都是数字，然而，所有的数据帧都有它们的元素作为类字符。示例： $`A`
V1 V2 V3 V4 V5 V6
V1 0.1212 0.6231 0.4431 0.3213 0.6578 0.1259
V2 2.1234 0.6532 0.9845 0.8743 0.8732
V3 0.2314 0.7648 0.7634 0.8732
V4
浏览 34提问于2021-08-10得票数 1
回答已采纳
1回答
原始数据集如下所示：
df.head()
id name level zone_id time
0 Light Rain 1 79 2018-01-01 08:00-10:00
1 Medium Rain 2 1 2018-01-02 09:00-14:00
2 Light Rain 1 79 2018-01-02 09:00-11:00
3 Medium Rain 2 1006 2018-01-01 08:00-09:00
4 Medium Rain 2 1 2018-01-03 10
浏览 11提问于2018-06-30得票数 -3
回答已采纳
我有三个数据帧，每个数据帧都有一个变量，但每个变量的标签都不同。有没有一种方法可以在所有三个数据帧中按位置(或仅按每个数据帧都有一个变量)重命名变量，而不是单独命名。
例如，我想将dfa，dfb，dfc中的列重命名为"Percentage“
dfa <- data.frame(x = c(45, 55))
dfb <- data.frame(y = c(60, 40))
dfc <- data.frame(z = c(30, 70))
我试着使用下面这样的循环--为什么这个不起作用？
for (i in c(dfa, dfb, dfc)) {
names(i)[1
浏览 0提问于2021-02-02得票数 0
1回答
为初学者遍历na的数据帧
、、、
我是一个初学者，在我的环境中有42个数据帧，每个数据帧都有多个na列。 我可以遍历每个数据帧并删除na吗？ 代码会是什么样子的呢？ 附件是环境和每个数据帧外观的2张图片， 全局 ? 数据帧 ?
浏览 10提问于2020-11-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有3个格式和列相同的数据帧，每个数据帧都有一个列标准1。每个数据帧都由不同的人填充，我希望将该列的非NaN值合并到3个数据帧中，然后将其存储在excel文件中，使NaN在excel中为空白值。我如何在Python中做到这一点？另外，我想知道是否有至少两个人来填补的问题？
DataFrame 1
ID Criterion 1
1021 10
1022 NaN
1023 NaN
1024 NaN
1025 NaN
DataFrame 2
ID Criterion 1
1021 NaN
1022 15
1023
浏览 6提问于2020-03-12得票数 0
我有一个基于列表创建类似数据帧的循环，如下所示 Name = ['A','B,'C','D']
for name in Name:
my_dfs[name] = pd.read_csv(r"C:\Hs\OB\O\%s.csv" % name, delimiter=';')
my_dfs[name].columns = ['Time','s1', 's2','s3','s4','s5','s6']
浏览 11提问于2021-08-01得票数 0
回答已采纳
我从现有的一些类似的问题中发现，1) for循环很慢，2)输出到一个列表，然后生成一个数据帧比直接输出到一个数据帧更可取。
尽管如此，我还是有一堆NIBRS/UCR (基于事件的统一犯罪报告)数据。我想创建50个新的列表/数据帧/表，每个列表/数据帧/表都按状态分隔数据。
数据为：
Date CrimeDataField1 CDF2 CDF3 etc State.Abbrev.
xxx xxx xxx xxx xxx xxx
我在for循环中笨拙的尝试：
for(i in unique(State.Abbrev.)){
+
浏览 0提问于2014-05-06得票数 1
1回答
我有几个数据框架的格式如下所示。我希望通过species连接/合并数据帧，并从所有数据帧中提取kmers，以便out包含一个带有species的列，多个带有kmers的列，每个文件都包含一个表单。然后，kmers列将给出它起源的文件的名称。df1
reads taxReads kmers species
232 2323 23234 Bacteria
555 12 4545 Virus
df2
reads taxReads kmers species
12 23 56 Bacteria
932 1213 12 Virus
输出
species df1 df2
Bacteria 23234 56
浏览 2提问于2021-10-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，它有几个列和行。我想根据列的值将它分割成两个数据帧。假设我有三列：code、blood_cells、diabetes。代码值有以下形式：P_001, P_002, P_003, P_004...P_300，我想根据code列的范围将这个数据帧分成两个数据帧。来自P_001 to P_122和P_123 into P_300。这个是可能的吗？
我的第二个问题是，如果code列有更多的随机数，并且我有一个随机数的列表，我想将这些随机数分离成一个数据帧，并将其余的数据帧分离成另一个数据帧，这也有可能吗？
ID;code;blood_cells;diabetes
1;23;40;ye
浏览 2提问于2022-10-25得票数 0
2回答
我想使用for循环创建每个10个数据帧。
但它只是不断被覆盖。
如何让每个数据帧都使用for循环？
for i in range(10):
df = pd.DataFrame({'name' : list_name,
'year' : list_year,
'point' : list_point})
浏览 3提问于2020-05-30得票数 0
2回答
数据帧上的平均值
、、
有没有一种直接的方法来取多个数据帧的平均值(例如，模拟的多次运行)？对于3个数据帧(df1、df2、df3)，我使用的一种方式在拥有大量数据帧时效率不是最高的是：
(df1+df2+df3)/3
有没有一种方法可以让Python做一些更直接的事情，比如mean(df1,df2,df3)
浏览 12提问于2020-02-27得票数 3
回答已采纳
我有一个本地文件夹，其中包含64个单独的EVENTLOGSTATE文件，这些文件是我试图访问的XML格式，并被读取到R中。我能够访问该文件夹并列出该文件夹中的所有特定文件，但是当我尝试使用xmlParse not ( XML )读取这些文件时，会给我一个错误，即XML内容似乎不是XML。
作为参考，我创建了一个list.file行、xmlParse行和返回错误的示例，以及文件夹中文件名的示例，以及每个文件中的数据。
list.files(path = "C:\\Users\\OneDrive\\Documents\\XML") #pulls list of file names
浏览 5提问于2021-12-10得票数 1
回答已采纳
我有多个名为df1,df2...df100的数据帧。我想创建一个名为file的新列，并在每个文件中用它们的文件名填充值。例如：df1['file'] = 'df1'为所有数据帧循环它。
浏览 0提问于2018-05-30得票数 0
3回答
我有这样一种dataFrame，我想将其拆分成独立的数据帧： A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T
3 4 5 B
5 6 7 B
3 4 5 T
2 5 2 T 例如，上面的表格应该被分成三个pandas数据帧。第一个数据帧将两行标记为"T“作为一个数据帧，第二个数据帧将下两行标记为"B”，第三个数据帧将最后两行标记为"T“。 df1 A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T df2 A B C Mark
3 4 5 B
5 6 7 B df3 A B C Mark
3 4 5 T
2 5 2 T
浏览 21提问于2019-02-14得票数 2
回答已采纳
3回答
循环遍历一堆文件并为每个文件创建单独的数据帧的最佳方法是什么？我已经研究过其他问题，但似乎每个问题的重点都是将文件连接到一个数据框架中。
例如，如果我有mylist = 'a.csv'，'b.csv'，'c.csv'，并且我希望我的每个数据帧都使用文件的名称(a，b，c)，我不能这样做，因为赋值语句的左边被视为字符串。如何纠正这一点，以便将其解释为数据分配？
mylist = ['a.csv','b.csv','c.csv']
import pandas as pd
for file in myli
浏览 3提问于2016-04-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我想从一个集合中动态地创建数据帧名称。
如下所示：
val set1 = Set("category1","category2","category3")
下面是一个自定义函数，它从集合中获取一个字符串x作为输入，并相应地生成数据帧：
def catDfgen(x: String): DataFrame = {
spark.sql(s"select * from table where col1 = '$x'")
}
现在我在这里需要帮助，不仅要创建DataFrame，还要创建应该动态生成的DataFram
浏览 2提问于2018-10-02得票数 0
3回答
我有一本字典，如下所示
d = {'a':'1,2,3','b':'3,4,5,6'}
我希望在循环中从它创建数据帧，例如
a = 1,2,3
b = 3,4,5,6
创建可以引用字典键的单个数据帧(如df['a'] )并不能实现我想要实现的目标。有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-11-26得票数 0
1回答
我正在尝试使用以下代码在for循环中创建多个数据帧： for i in range(len(columns)):
f'df_v{i+1}' = df.pivot(index="no", columns=list1[i], values=list2[i]) 但我得到的错误是“无法赋值给文本”。不确定是否有在pandas中动态创建数据帧的方法？
浏览 5提问于2020-11-27得票数 0
1回答
我有许多时间序列.csv文件正在读取到一个数据帧(df)中。我想创建另一个数据帧，它将所有这些数据帧的总和加在一起。 数据帧的示例如下。示例df 1： date BBG.XASX.ABP.S_price BBG.XASX.ABP.S_pos BBG.XASX.ABP.S_trade \
0 2017-09-11 2.8303586 0.0 0.0
1 2017-09-12 2.8135189 0.0
浏览 16提问于2019-03-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我有100个熊猫数据帧存储在我计算机上的一个目录中的.pkl文件中。我想浏览所有的数据帧并将它们保存在一个HDF5文件中。我计划将所有数据帧保存在一个pickle文件中，但我听说HDF5更好，速度也更快。
首先，我是这样做的：
path = '/Users/srayan/Desktop/data/Pickle'
df = pd.DataFrame()
for filename in glob.glob(os.path.join(path, '*.pkl')):
newDF = pd.read_pickle(filename)
df = df.ap
浏览 1提问于2017-07-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用SAS文件(sas7bdat =dataframe)和SAS格式(sas7bcat)。我的数据文件在一个“sas7bdat”文件中，所以我可以在object files_names中获得一个列表。下面是我的代码的第一部分，运行良好
files_names <- list.files(here("data"))
nb_files <- length(files_names)
data_names <- vector("list",length=nb_files)
for (i in 1 : nb_files) {
data_names
浏览 7提问于2020-05-11得票数 0
回答已采纳
我有一个文件夹，在文件夹中，假设有1000个.csv文件被存储。现在，我必须创建一个基于50个这些文件的数据框架，所以没有逐行加载，有任何快速方法可用吗？
我还想让file_name作为我的数据帧的名称？
我尝试了下面的方法，但它不起作用。
# List of file that I want to load out of 1000
path = "..."
file_names = ['a.csv', 'b.csv', 'c.csv', 'd.csv', 'e.csv']
for i in ra
浏览 6提问于2022-09-30得票数 -1
我有一个类似类型的1000个数据帧的列表。
dfs<-list()
for (i in 1:1000) {
dfs[[i]]<-iris[sample(1:length(iris$Sepal.Length),80),-5]
}
其中每一个都是80×4数据帧。我想以单元方式添加(或任何其他操作)所有这些数据帧，并将输出作为80x4数据帧，每个单元格包含1000个单元格之和，或者可能是1000个单元格的平均值？
浏览 0提问于2018-07-13得票数 4
回答已采纳
我的全局环境包含几个数据帧。我只想在名称中包含特定字符串的函数上执行函数。因此，我首先创建一个感兴趣的数据帧列表：
dfs <- ls()[sapply(ls(), function(x) class(get(x))) == 'data.frame']
dfs <- as.data.frame(dfs)
dfs_lst <- agrep("stats", dfs$dfs, ignore.case=FALSE, value=TRUE,
max.distance=0.1, useBytes=FALSE)
dfs_lst正确地返回了我的全局
浏览 0提问于2016-05-20得票数 1
需要快速的帮助。我们已经用两个目标和复制组重新创建了DFS命名空间，但是有很多数据需要复制，dfsrdiag ReplicationState仍然显示更新。似乎第二台服务器的文件夹目标应该被禁用，直到复制完成，对吗？我不确定是否能够安全地执行DFS管理/命名空间/./禁用文件夹目标，如果它不会干扰复制。还是这是独立的？在我看来是这样的。请确认。
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
希望将此数据帧的列拆分为多个数据帧。每一列都有日期列和连续列。我如何得到一个函数，可以自动实现这一点。因此，我们将有n个数据帧，n是原始数据帧中的列数- 1(日期列)。
浏览 1提问于2022-08-24得票数 2
3回答
我正在尝试使用rbind合并许多数据帧。如果我调用rbind directy，就没有问题：
> test <- rbind(x)
> is.data.frame(x)
[1] TRUE
但是，如果我使用do.call，我会遇到一个问题，我的字符列被折叠，数据帧被转换为矩阵。
>test <- do.call("rbind", x)
> is.data.frame(test)
[1] FALSE
根据?rbind文档，我尝试了add stringsAsFactors = FALSE，但行为没有变化。我的数据表如下所示：
ID sequence
浏览 2提问于2011-11-02得票数 5
回答已采纳
1回答
我有多个具有日期列的数据帧。我想按日期列按5天对这些数据帧进行分组。通常情况下，类似这样的操作是有效的：
df = pd.DataFrame([['2016-11-01 09:21:07', 10], ['2016-09-14 02:46:01', 21], ['2016-08-11 03:26:33', 14], ['2016-10-17 14:20:44', 14]],
columns=['DateCol', 'Values'])
df['DateCol
浏览 2提问于2016-11-30得票数 1
我将Pandas groupby应用于数据帧，以获取几个字段的所有可用组合，如下所示： list_of_fields = [field1, field2, field3, field4]
grouped = df.groupby(list_of_fields) 这与预期的一样，当我在grouped.groups中打印分组时，我得到了正确的元组组合。 现在，我需要使用grouped中的组来创建多个数据帧，其中的行与每个组的值相匹配(基本上就是拆分我的原始数据帧)。然而，我不知道如何做到这一点。我尝试过以下几种方法： for key in grouped.groups.keys():
p
浏览 3提问于2021-01-24得票数 0
回答已采纳
2回答
创建数据帧序列
、、
一个简单的问题。
我想知道是否有一种方法可以通过在数据帧的名称内设置一个变量来创建数据帧序列。例如：
df_0 = pd.read_csv(file1, sep =',')
b=0
x=1
while (b == 0):
df_+str(x) = pd.merge(df_+str(x-1) , Source, left_on='R_Key', right_on = 'S_Key', how='inner')
if Final_+str(x).empty != 'True':
x
浏览 4提问于2017-05-04得票数 0
回答已采纳
我有一个具有(x，y)坐标的时间序列的数据帧列表。每个数据帧都有一个特定的变量-- trial_option --我希望使用它将数据帧列表拆分为多个较小的列表。每个较小的列表将包含所有具有一个trial_option因子的数据帧。
df1 <- data.frame(x = runif(10, -10, 10), y = runif(10, -10, 10), trial_option = rep("A", 10))
df2 <- data.frame(x = runif(10, -10, 10), y = runif(10, -10, 10), trial_opt
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个CSV列表，我目前正在Pandas的数据帧中读取。我需要在数据帧的其中一列中找到公共元素。
df1 = pd.read_csv("example.csv")
df2 = pd.read_csv("example1.csv")
val = np.intersect1d(example[' column'], example1[' column'])
如何对多个文件执行此操作。
浏览 30提问于2018-06-11得票数 0
回答已采纳
例如，考虑下面的数据帧- ? 我想把这段代码写到Postgres，末尾的表应该包含所有列，而不是一个字符串化的一列。我不能在这个级别分解多个数组(业务逻辑)。
浏览 12提问于2020-03-28得票数 0
2回答
在的续篇中发布。
管理迭代多个较小的数据帧(请注意，已手动添加超市名称以帮助理解问题；数据帧名称不作为数据帧的属性存在)：
Loblaws
Summer Winter
Milk -7800.0 -3600.0
Salt -9000.0 -4500.0
Pear -15300.0 -11700.0
Wal-Mart
Summer Winter
Milk -14700.0 -10200.0
Salt -7500.0 -4800.0
Pear -3000.0 -9600.0
Whole Foods
Summer Winter
浏览 26提问于2019-10-30得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
