多个数据帧的pandas中多列的最大值
在pandas中，可以使用max()函数来获取多个数据帧中多列的最大值。max()函数可以应用于整个数据帧或指定的列。
如果要获取整个数据帧中多列的最大值，可以直接调用max()函数，例如：
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 获取多列的最大值
max_values = df.max()
print(max_values)输出结果为：
A 3
B 6
C 9
dtype: int64这里的max_values是一个包含每列最大值的Series对象。
如果只想获取指定列的最大值，可以在max()函数中指定列名，例如：
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 获取指定列的最大值
max_values = df[['A', 'C']].max()
print(max_values)输出结果为：
A 3
C 9
dtype: int64这里的max_values是一个包含指定列最大值的Series对象。
对于多个数据帧，可以使用concat()函数将它们合并成一个数据帧，然后再使用max()函数获取多列的最大值，例如：
import pandas as pd
# 创建数据帧1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 创建数据帧2
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})
# 合并数据帧
df = pd.concat([df1, df2])
# 获取多列的最大值
max_values = df.max()
print(max_values)输出结果为：
A 6
B 9
C 12
dtype: int64这里的max_values是一个包含合并数据帧中每列最大值的Series对象。
关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云·Pandas
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3回答
熊猫:逐行最大值的矢量化运算
python、pandas、max、dataframe、vectorization
我有以下熊猫资料df
index A B C
1 1 2 3
2 9 5 4
3 7 12 8
... ... ... ...
我希望每一行的最大值保持不变，所有其他值都变成-1。因此，输出将如下所示：
index A B C
1 -1 -1 3
2 9 -1 -1
3 -1 12 -1
... ... ... .
浏览 1提问于2016-03-06得票数 6
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4回答
通过查找多列值进行合并
python、python-3.x、pandas、merge
我有以下两个表的形式，在熊猫的数据；
这是所有可能的组合的列表：
Table A:
0 1 2
+---+----+----+
0| A |None|None|
+---+----+----+
1| B |None|None|
+---+----+----+
2|...| | |
+---+----+----+
3| A | C | D |
+---+----+----+
4| B | C | D |
+---+----+----+
这些是变量的关联值：
Table B:
0 1
+---+---+
0| A | 5 |
+---+
浏览 2提问于2021-03-26得票数 5
2回答
Pandas根据第二个数据帧中的分组对行进行分组
python、pandas、dataframe
我一直在研究一个困扰了我一段时间的问题。
一个简单的解释是我有两个数据帧df1和df2。df1包含一个由单个字符串组成的列x和一个表示值的列y。
df2是包含字符串的单个列。它们与df1列x相同，但是它们中的一些被分组为字符串，但用分号';‘分隔。
我要做的是创建另一个数据帧，它获取df1并对y列中的值求和，以生成'Result‘数据帧。
在Pandas中有没有简单的方法来做到这一点呢？
谢谢。
df1
x y
0 'a' 5
1 'b' 4
2 'c' 9
3 'd' 1
4
浏览 2提问于2021-06-17得票数 1
2回答
如何仅使用返回多个值的函数的一个特定输出来操作列项？
python、pandas、dataframe、apply
我有这样的数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': range(4), 'b': range(2, 6)})
a b
0 0 2
1 1 3
2 2 4
3 3 5
我有一个函数返回几个值。在这里，我只使用一个虚拟函数，它返回特定可迭代输入的最小值和最大值：
def return_min_max(x):
return (np.min(x), np.max(x))
现在，我希望将每一列的最大值添加到各自列中的每个值中。
所以
df.app
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
回答已采纳
4回答
列的最大值和最小值的差异
python、pandas
我有一个包含2000+列的pandas数据帧。所有列都有数值。我想找出每一列的最小值和最大值之间的差异。然后我想筛选出具有最大差异的前10列。 Col1 Col2 Col3 ..... Col2500
4 1 3 ..... 6
7 5 10 ..... 17
1 22 4 ..... 2 我尝试了几个选项，但都不起作用！请给出一个解决方案。
浏览 67提问于2019-10-25得票数 1
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3回答
如何将两个Pandas Dataframe列堆叠在一起？
python、pandas、dataframe、data-analysis
是否有一个库函数或正确的方法来堆叠两个Pandas数据帧列在彼此的顶部？
例如，将4列变为2列：
a1 b1 a2 b2
1 2 3 4
5 6 7 8
至
c d
1 2
5 6
3 4
7 8
我读过的大多数关于Pandas数据帧的文档只涉及连接行和执行行操作，但我确信必须有一种方法来完成我所描述的操作，而且我确信它非常简单。
任何帮助都是最好的。
浏览 5提问于2014-12-17得票数 2
回答已采纳
3回答
Python pandas:合并丢失分类列
python、join、pandas、merge、categorical-data
我正在处理分类数据的大型DataFrames，我发现当我在两个数据帧上使用pandas.merge时，分类数据的任何列都会自动向上转换为更大的数据类型。(这会极大地增加RAM消耗。)下面是一个简单的例子来说明：
编辑:制作了一个更合适的示例
import pandas
import numpy
df1 = pandas.DataFrame(
{'ID': [5, 3, 6, 7, 0, 4, 8, 2, 9, 1, 6, 5, 4, 9, 7, 2, 1, 8, 3, 0],
'value1': pandas.Categorical(num
浏览 1提问于2015-03-26得票数 13
1回答
在中，为什么max()函数跳过列？
python、pandas
我有一只熊猫。这方面的标题()如下：
print(df.head())
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 \
2 4077.7 0.21 313.42 N 46 35 w 0 4077.6 9.1 235.3 5.18 S
4 4100 0.16 320.55 N 39 27 W 0.26 4099.9 9.1 235.8 5.13 S
5 4150 0.1 295.47 N 64 32 W
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
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3回答
循环数据帧中的转置序列
python、dataframe
我有数据，我想得到每11行的最大值。唯一的问题是我不能转置max函数的结果。正如您在print(res2.transpose())中看到的，结果仍然是
A 3
B 6
C 9
D 5
dtype: int64
A 6
B 5
C 6
D 9
dtype: int64
A 5
B 6
C 9
D 9
dtype: int64
A 9
B 9
C 9
D 6
dtype: int64
但我想说的是
A B C D
3 6 9 5
A B C D
6 5 6 9
A B C D
5 6 9 9
A
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
3回答
为变量赋值，并使用数据枚举对列进行迭代。
python、pandas、dataframe
考虑一下这个数据，
a b c
0 1 7 1
1 10 9 2
2 8 3 3
3 11 6 4
我的想法是使用一个循环，例如：
for ind, column in enumerate(df):
dummy_ + str(ind) = df[column].nlargest()
为了获得以下变量：
dummy_1 = 11
dummy_2 = 9
dummy_3 = 4
任何帮助都将不胜感激。
浏览 6提问于2017-10-06得票数 0
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2回答
我们能用熊猫的数据制作一个乱七八糟的桌子吗？
r、python-3.x、pandas、dataframe
表通常有m行和n列。但是我们能在python中创建混乱的表吗？
比如：
1 2 3
4 5
6 7 8 9
R编程语言具有自动填充空白或未初始化单元格的“NA”功能。例如，如果我们在R中制作上表，它将类似于：
1 2 3 NA
4 5 NA NA
6 7 8 9
R将根据最大列表自动创建m行。最大列意味着，如果我们再添加一个列比现有表多的行，则R将自动创建新列，并用'NA‘初始化前几行的新列。例如，如果我们添加[A, B, C, D, E, F]作为我的新行。那么R的结果将是：
1 2 3 NA NA NA
4 5 NA NA NA NA
6 7
浏览 6提问于2017-08-30得票数 3
3回答
基于另一个数据帧中的范围填充数据帧中的列
python、pandas
我试图根据该记录的索引值是否在另一个数据帧中的两列定义的范围内填充数据帧中的列。
df1看起来像：
a
0 4
1 45
2 7
3 5
4 48
5 44
6 22
7 89
8 45
9 44
10 23
df2是：
START STOP CLASS
0 2 3 1
1 5 7 2
2 8 8 3
我想要的是：
a CLASS
0 4 nan
1 45 nan
2 7 1
3 5 1
4 48 nan
5 44 2
6 22 2
7 89
浏览 3提问于2017-08-04得票数 1
回答已采纳
2回答
转换为以行为列表的普通数据帧。将行拆分为列
python、list、pandas、dataframe、multiple-columns
读取复杂json的数据帧输出如下所示。
其中，单个行是单个列中的列表。
下面是示例数据框架(df)
col
[A,1,3,4,Null]
[B,4,5,6,Null]
[C,7,8,9,Null]
我试着用熊猫分裂成单独的列，但是它不起作用，因为单独的行本身就是一个列表。我希望数据框架如下所示。
colA,colB,colC,colD,colE
A 1 3 4 Null
B 4 5 6 Null
C 7 8 9 Null
我不需要指定的列名手动，它可以自动生成。
浏览 2提问于2016-09-19得票数 1
回答已采纳
2回答
合并具有非唯一元素的列上不同大小的pandas数据帧
python、pandas
我有两个pandas dataframe，我想根据dataframe中一个公共列的值进行合并。但是，在其中一个数据帧中，列中的值不是唯一的：
df1 = pd.DataFrame(
{'SimId:': [1, 1, 1, 2, 2],
'RunId': [1, 2, 3, 1, 2],
'Velocity': [5, 6, 7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame(
{'SimId': [1, 2],
'weather': ['sun', 'snow']}
浏览 1提问于2017-08-09得票数 1
回答已采纳
3回答
如何在熊猫数据中推断和转换数据类型？
python-3.x、pandas、dataframe、dtype
这是我的数据样本。我想将dtypes转换为A和B列中的boolean，C中的string，D和E中的integer。我正在尝试使用熊猫的方法convert_dtypes()，但它对每个方法都返回string。如何“自动”转换类型？
{'A': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: 'true',
8: nan,
9: 'true'},
'B&
浏览 22提问于2021-12-15得票数 0
回答已采纳
5回答
在df.insert中传递函数
python、pandas
我有个数据框架说，
A B C
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我需要用这样的函数创建一个数据框架，
Var_name Count Max
A 3 7
B 3 8
C 3 9
我试过的是
def DQ_Function():
data=load_file_us._get_numeric_data()
num_cols=data.columns
count1=data.count()
df=pd.DataFrame(num_cols,columns=['Var_Name
浏览 4提问于2020-01-23得票数 0
回答已采纳
1回答
Pandas Dataframe查找值和属性名称的间隔
python、pandas、dataframe、intervals
假设我有一个pandas数据帧，如下所示：
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(5, 4)),
columns ['value', 'a', 'b', 'c'])
df2['low'] = ''
df2
value a b c low
0 5 3 7 9
1 9 3 7 9
2 2 5 0 8
3
浏览 1提问于2018-04-12得票数 0
1回答
Python如何合并具有多列的两个数据帧，同时保持每列中的行顺序？
python、pandas、dataframe、sorting、merge
我的数据包含在两个数据帧中。在每个数据帧中，条目在每列中排序。我现在想合并这两个数据帧，同时保留行顺序。例如，假设我有这样的情况：
第一个数据帧"A1“如下所示：
index a b c
0 1 4 1
3 2 7 3
5 5 8 4
6 6 10 8
...
第二个数据帧" A2“如下所示(A1和A2大小相同)：
index a b c
1 3 1 2
2 4 2 5
4 7 3 6
7 8 5 7
...
我
浏览 4提问于2020-03-03得票数 0
回答已采纳
3回答
将结构化的numpy数组(包含子数组)转换为pandas数据帧
python、pandas、numpy、dataframe、numpy-ndarray
问题
例如，考虑下面的结构化numpy数组(包含子数组)：
data = [
(1, (5., 3., 7.), 6),
(2, (2., 1., 3.), 9),
(3, (3., 8., 4.), 3),
(4, (1., 7., 4.), 2),
]
dtype = [('A', '<i8'), ('B', '<f8', (3,)), ('C', '<i8')]
arr = np.array(data, dtype=dtype)
我想把这个数组
浏览 32提问于2020-03-13得票数 2
回答已采纳
1回答
Pandas:按最大值对列进行排序
sorting、pandas、max
假设我们有以下数据帧：
A B C D
1 5 16 1
5 30 45 10
2 40 60 5
4 15 40 7
这里，我们需要根据列的最大值对列进行排序。相应地，列应该按如下方式排序：
C B D A
因为max(C)=60，max(B)=40，max(D)=10，max(A)=5。
实现自动化的最好方法是什么？
浏览 0提问于2016-10-18得票数 4
回答已采纳
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