我有类似这样的数据
import random
import pandas as pd
jobs = ['Agriculture', 'Crafts', 'Labor', 'Professional']
df = pd.DataFrame({
'JobCategory':[random.choice(jobs) for i in range(300)],
'Region':[random.randint(1,5) for i in range(300)],
'Ma
在不提供分组的情况下,使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么?
例如,如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表,而不按任何列进行分组:
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
目前的数据:
CountryName IndicatorCode Year Value
Arab World TX.VAL.MRCH.RS.ZS 1960 1.646954e+01
Arab World TX.VAL.MRCH.R1.ZS 1960 2.260207e+00
Arab World TX.VAL.MRCH.RS.ZS 1961 1.244584e+01
Arab World TX.VAL.MRCH.R1.ZS 1961 1.860104e+00
Zimbabwe DT.DIS.
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
我遇到了Pandas pivot函数的麻烦。我正在尝试按月和年调整销售数据。数据集如下:
Customer - Sales - Month Name - Year
a - 100 - january - 2013
a - 120 - january - 2014
b - 220 - january - 2013
为了正确地对月份名称进行排序,我添加了一个将月份名称作为分类数据的列。
dataset['Month'] = dataset['Month Name'].astype
使用Power Query "M“语言,如何将包含离散值的分类列转换为多个”虚拟“列?我来自Python世界,有几种方法可以做到这一点,但有一种方法如下:
>>> import pandas as pd
>>> dataset = pd.DataFrame(list('ABCDACDEAABADDA'),
columns=['my_col'])
>>> dataset
my_col
0 A
1 B
2 C
3 D
4
我试图使用Panda库的'loc‘函数在dataset中的一个列中计算缺少的值,但是代码没有成功执行。代码行如下所示。
# Impute missing data by mean weight of each sub-category in 'Item_Weight' column
data.loc[miss_bool,'Item_Weight'] = data.loc[miss_bool,'Item_Identifier'].apply(lambda x: item_avg_weight[x])
正在生成的错误如下,
data.loc
嘿,我正在尝试将一个dataframe重新排列成一个列和子列的一行,但是我在做它时遇到了一些困难。
我有如下所示的输入统计代码:
Characteristic Total Male Female
0 Total population by age groups 105145.0 50080.0 55060.0
1 0 to 4 years 5660.0 2975.0 2685.0
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