我最近问了这个问题:Add new columns to a dataframe in for loop,但是问错了。 我能够编写一个for循环,该循环每次向dataframe中添加一行,如下面的示例所示: from random import randint
import numpy as np
dataframe = []
for i in range(2):
value = randint(0,10)
for j in range(2):
mean = np.mean(value)
dataframe.append(mean)
cols=['mean
我有两个数据,如下所示。
Dataframe 1(只有列名而没有数据):
Name Age Gender
0行*3列
Dataframe 2(有超过1000行的数据):
level_1 level_2 level_3
AAA 26 M
BBB 19 F
CCC 24 F
1000行*3列
我必须附上以上两个数据格式。
预期输出
Dataframe 1
Name Age Gender
AAA 26 M
BBB 19 F
CCC 24 F
到目前为止我尝
我有一个包含重复行的数据格式
>>> d = pd.DataFrame({'n': ['a', 'a', 'a'], 'v': [1,2,1]})
>>> d
n v
0 a 1
1 a 2
2 a 1
我想了解如何具体地使用.groupby()方法,以便我可以向dataframe中添加一个新列,该列显示与当前列相同的行数。
>>> dd = d.groupby(by=['n','v'], as_index=F
我有两个数据
df1 = pd.DataFrame([["M","N","O"],["A","B","C"],["X","Y","Z"],[2,3,4],[1,2,3]])
0 1 2
M N O
A B C
X Y Z
2 3 4
1 2 3
df2 = pd.DataFrame([["P","Q","R","S"],["X"
我有下面的循环脚本:
# Create example data
dataKM <- data.frame(x1 = 1:5,
x2 = 6:10,
x3 = 11:15)
# Duplicate dataframe
datatest <- dataKM[c(1:3)]
# for loop
for(i in colnames(dataKM[,2:ncol(dataKM)])) {
# median of each single column of dataframe
median
在使用熊猫读取.csv文件,然后使用rpy2包将其转换为R数据后,我使用一些R函数(也通过rpy2)创建了一个模型,现在我想将模型的摘要转换为pandas (这样我就可以将其保存为.csv文件或用于其他目的)。
我遵循了熊猫网站上的说明(来源:),以便找出答案:
import pandas as pd
from rpy2.robjects import r
import sys
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects imp
在具有2列[id][string]的dataframe中,我需要根据列[string]的值知道哪些行是重复行。我的dataframe有数千行,但只有2列。
输入数据的示例:
id,string
0,"A B C D"
1,"D B C D E Z"
2,"A B C D"
3,"Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z"
4,"D B C D E Z"
5,"A B C D"
在这个示例中,行0、2、5是彼此重复的。此外,行1和4是彼此重复的。(id是唯一的)
我需要以下输出:
[["
我有两个数据文件,其中我想从dataframe2添加一个列到dataframe1。当我使用dataframe1.merge(dataframe2, on = 'Name')合并它们时,它可以工作,但不添加任何列。(当我使用dataframe1.merge(dataframe2['AvgUnitPrice'], on = 'Name'时)它给了我KeyError problem with 'Name'
尝试了不同的方法,例如
dataframe1 = dataframe1.merge(dataframe2[list(prices_d
我有如下数据:
import pandas as pd
data = {'name': ['the weather is good', ' we need fresh air','today is sunny', 'we are lucky'],
'name_1': ['we are lucky','the weather is good', ' we need fresh air','today is sunny'],
是否有一种方法可以根据列值的组合找到值?
示例:
df = pd.DataFrame({
'One' : [np.random.randint(1, 10) for i in range(10)],
'Two' : [np.random.randint(1, 10) for i in range(10)],
'Three' : [np.random.randint(1, 10) for i in range(10)],
'Four' : [np.random.randint(1, 10) for i
我正在处理一个大的csv文件。在这种情况下,前6 (n)行需要修改。现在,我正在读取dataframe中的csv,然后运行我们的流程,并使用df.to_csv()在csv中再次导出结果。其中,df是一个数据对象。
所以,在看了csv之后,我得到了一个类似于
0
0 COMPANY NAME XYZ LTD.
1 Region c.
2 Here some