我有一个dataframe(如下所示),我需要根据值列中的条件将每一行分解为几行,以便将来进行枢轴分析。(条件:如果列为空,则跳过)
原始数据:
ID name apple pear banana
01 xyz 10 3
02 abc 9 10 5
03 def 8 9
04 fds 5
所需数据:
ID Attribute1 Name value
01 xyz apple 10
如何使用相同的索引组合来自两行的值,并且在值中没有交集?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,None,None],[None,5,6]],index=['a','b','b'])
df
#input
0 1 2
a 1.0 2.0 3.0
b 4.0 NaN NaN
b NaN 5.0 6.0
期望输出
0 1 2
a 1.0 2.0 3.0
b 4.0 5.0 6.0
我用熊猫来使用.txt文件和flow_from_dataframe来帮助我读取文件夹中的图片。
这是我的密码:
import keras
import pandas as pd
from keras_preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data = pd.read_csv('/directory/clipart_train.txt', sep
我需要检查一下我的pandas.DataFrame子集的完整性。目前,我正在这样做:
special = df[df.kind=='special']
others = df[df.kind!='special']
special = special.dropna(how='any')
all = pd.concat([special, others])
我想知道我是否没有遗漏任何功能强大的Pandas,这使得这在一行中成为可能?
我在pandas中设置了一个简单的DataFrame:
a = pandas.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['a','b','c'])
>>> print a
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
我希望能够更改的最后一行中的单个元素。在pandas==0.13.1中,我可以使用以下代码:
a.iloc[-1]['a'] = 77
>>> print a
a b c
0
我正在使用Pandas来处理庞大的时间序列数据集。如果两个连续索引之间的差值大于5,我希望在dataframe中的行之间添加行。
实际:
a result
Date
1497544649 1 1.0
1497544652 9 1.0
1497544661 9 NaN
预期:
a result
Date
1497544649 1 1.0
1497544652 9 1.0
1497544657 9 0
149754466
我正在使用pandas DataFrame创建一个嵌套字典,其中包含一个包含名称的列。每个字典元素都是一个嵌套字典,每个嵌套字典的键都是DataFrame列中的一个名称。
我使用下面这一行来填充字典:
for row, name in map_datafile.iterrows():
material_count[name._get_value(label='NAME')] = {}
由于某些原因,生成的字典仅包含DataFrame中包含的586个名称中的579个。出于这个原因,当我使用从这个字典中计算出的新数据添加一个列时,我得到了这个错误:
Val
有3列,
ACCOUNT, DATE, AMOUNT
我正在尝试在pandas中做以下事情,并计划在group by output dataframe之后使用"sum“列来做更多的工作:
df_group_by=df.groupby('account').agg({'amount': [np.size, np.sum]},as_index=False).reset_index() # equal to "SELECT ACCOUNT, SUM(amount) as sum FROM table GROUP BY ACCOUNT;"
pr
下面是运行良好的代码:
import pandas as pd
# Create a Pandas dataframe from some data.
df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 20, 15, 30, 45]})
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_conditional.xlsx', engine='xlsxwriter')
# C