我有一个包含两列的数据框,如下所示:
sap years
a 10
a 5
b 0
c 0
我想要一个具有以下逻辑的函数:
如果两行sap具有相同的值(例如:a和a),并且如果年份中的相同行具有不同的值(例如: 10和5),则将行值更改为"Error“
这就是它可能在多大程度上不是逻辑的正确语法:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('gg.xlsx')
groupby_df = df['years'].group
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
我想要更改一个数据框列的数据类型(从datetime64到object)。
首先,我创建数据帧:
Python 2.6.8 (unknown, Jan 26 2013, 14:35:25)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> values = pd.Series(i for i in ran
我很难在Excel中为我的数据库创建一个合适的标准范围。这个问题对我来说相当复杂。这就是问题所在:
将称为database的范围名称分配给范围A14:J26。将范围名称命名为范围A7:J9。(这部分是完成的)。
为标准范围创建列标签,并将版大小替换为第二个发布日期列标签。在条件range- Sold-out limited-edition canvases released after 1/1/2000 and before 12/31/2003中,设置了以下条件
在1/1/2000和12/31/2003之前发行限量版印刷品。创建一个使用数据库列表和标准范围的高级过滤器。过滤好所有的东西。
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架,我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想:
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤),并在该子集上计算关联矩阵,然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列,创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后,得到的数据帧将是一个相关性矩阵,其中列索引是地理位置,行索引是其他44个变量。
到目前为止,我拥有的代码是:
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
假设我有一个包含A、B和C列的pandas数据框df。我想计算列上算术运算符的行最小值,特别是df['D']=min(df['A']+dF['B']*3, df['C']*np.sqrt(12))。我已经看到了相关问题,似乎需要首先为min函数中的参数创建两个列,然后它们执行min of axis =1。我想知道是否有其他方法,而不是创建临时列。
我有一个pandas数据框,其中包含几年的时间序列数据作为列。每一次都从11月开始,到第二年结束。我试着在非闰年处理南的问题。可以使用以下内容重新创建该结构: import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
ndays = 151
sdates = [(datetime(2019,11,1) + timedelta(days=x)).strftime("%b-%d") for x in range(ndays)]
columns=list(range(2016,2
<script>
function copy_data(val){
var a = document.getElementById(val.id).value
document.getElementById("copy_to").value=a
}
</script>
我在head部分使用此代码将数据从一个文本框复制到另一个文本框。我需要知道如何在不同行的多个字段中复制数据,以便将数据从一列复制到同一行的另一列?
我想从pandas数据框中选择包含非重复项的列,并使用这些列组成一个子集数据框。例如,我有一个这样的数据框: x y z
a 1 2 3
b 1 2 2
c 1 2 3
d 4 2 3 列"x“和"z”具有非重复值,因此我希望将它们挑选出来并创建一个新的数据框,如下所示: x z
a 1 3
b 1 2
c 1 3
d 4 3 可以通过以下代码实现: import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,2],[1,2,3],[4,2,3]],index=['a
我想在Pandas数据框中添加新行,而不考虑每个新行中的顺序和列数。
当我添加新行时,我希望我的数据框如下所示。每行可以有不同的列数。
---- | 1 | 2 | 3 | 4
row1 | data | data |
row2 | data | data | data
row3 | data |
row4 | data | data | data | data
我有一个pandas数据框,其中数据框的每一列都对应于给定股票的收盘价(IBOVESPA-BRASIL)。我想计算每个数据帧股票(df0)的RSI值,并用这个数据(df1)创建一个新的数据帧。我正在尝试使用pandas-ta库,但我被与收盘价对应的参数卡住了。我该如何解决这个问题呢?
#!pip install yfinance
#!pip install pandas-ta
#Used Packages
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from pandas_datareader import data as pdr
import yf