如何从pandas dataframe列中包含的字典中检索每行的数据
从pandas DataFrame列中包含的字典中检索每行的数据，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保pandas库已经安装并导入：
- 首先，确保pandas库已经安装并导入：
- 创建一个包含字典的DataFrame：
- 创建一个包含字典的DataFrame：
- 使用apply方法结合lambda函数遍历每一行的字典，并返回检索到的数据：
- 使用apply方法结合lambda函数遍历每一行的字典，并返回检索到的数据：
- 这里的lambda函数中使用了字典的get方法，它接收一个键和一个默认值作为参数，如果键存在于字典中，则返回对应的值，否则返回默认值。这样可以避免出现键不存在的情况下的报错。
- 最后，可以打印DataFrame来查看结果：
- 最后，可以打印DataFrame来查看结果：
- 输出结果：
- 输出结果：
- 第一行的字典中包含键'key1'，因此返回对应的值'value1'，而第二行和第三行的字典中都不存在键'key1'，所以返回的是空字符串。
注意：这里的示例代码仅仅演示了如何从DataFrame列中的字典中检索数据，并且假设字典只包含一个键值对。如果字典中包含多个键值对，可以根据实际需求进行修改。另外，本答案不涉及任何特定的腾讯云产品和链接地址，如需了解相关产品，请参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持。
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尝试从DataFrame开始，其中每行都是源实体，列是一个或多个实体之间的关系类型，如下所示： import numpy as np
import pandas as pd
i = [['a', np.nan, np.nan, ['d', 'e']],
['b', 'f', np.nan, np.nan],
['c', np.nan, 'g', 'h']]
inputs = pd.DataFrame(i, columns=['sourc
浏览 11提问于2021-11-01得票数 0
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1回答
使用指向字典的指针加速for循环
、、、、
下面的for循环可以工作，但需要很长时间。Dataframe df_customers大约有150万个条目，dict_customers大约有500000行。
for i in range(len(df_customers)):
df_customers.iloc[i, j] = dict_customers[df_customers.iloc[i,k]]
我的问题是:如何加速for循环？
Dataframe df_customers包含客户功能，a.o.CustomerID。一个客户有几行(所以每行不是唯一的)。
字典dict_customers包含唯一的客户ID(键)和每个客户的访
浏览 0提问于2019-07-05得票数 0
1回答
我正在寻找一种使用Pandas数据帧内容执行计算的快速(矢量化)方法。
我的dataframe每行包含2个标签，我希望查找与每个标签对应的值(从字典/列表)，并执行计算，将结果返回到dataframe中的新列。
我在下面列出了使用循环的工作示例。
label1s = np.array(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], dtype=str)
label2s = np.array(['A&
浏览 2提问于2018-02-18得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，包含year、ISO week、price、quantity和organic [boolean]的销售数据和列。因为每行代表不同的位置，所以日期被重复。我希望将行与匹配的year、ISO week和organic结合起来。理想情况下，合并行将有平均价格和总数量之和。任何帮助都是非常感谢的！
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
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我希望从DataFrame中检索包含每行最小值(所以axis=1)的索引的Series。从文档来看，idxmin可能是有用的
我们走吧
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'col1': [0, 10, 2, 30, 4],
'col2': [2, 3, 4, 5, 6],
'col3': [9, 7, 5, 3, 1],
})
我设法获得了最小值的列名> df.idxmin(axis=1) 0 col1 1 col2 2 co
浏览 0提问于2020-11-26得票数 1
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我有一个包含5个矩阵的列表：
import numpy as np
import pandas as pd
a=[(np.random.randint(2,size=(2,3))) for i in xrange(5)]
如何创建包含5条记录的pandas DataFrame，每行只有一列包含一个矩阵？
浏览 8提问于2017-07-02得票数 0
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3回答
我有一个dataframe，它有一列，每行都包含一个字典。
我想提取这些字典，并将它们转换为数据帧，这样我就可以将它们合并在一起。
做这件事最好的方法是什么？
类似于：
for row in dataframe.column:
dataframe_loop = pd.DataFrame(dataframe['column'].iloc(row), columns=['A','B'])
dataframe_result = dataframe_result.append(dataframe_loop)
浏览 0提问于2017-02-10得票数 0
我有一个包含两列的Pandas DataFrame，每行包含一个元素列表。我正在尝试使用pandas.apply方法找出每行两列之间的集合差异。 以我的df为例 A B
0 ['a','b','c'] ['a']
1 ['e', 'f', 'g'] ['f', 'g'] 所以它应该看起来像这样： df.apply(set_diff_func, axis=1) 我想要实现的是：
浏览 61提问于2019-04-05得票数 0
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我想检查一个字符串是否包含两个字典中的一个或多个值。
company = {"AXP": "American Express", "BIDU": "Baidu"}
stock_index = {"GOOG": "Google"}
for c, i in zip(company, stock_index):
df.loc[df.name.str.contains(c, i), "instrumentclass"] = "Equity"
出于某种原因，它只为字典
浏览 3提问于2015-06-23得票数 1
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我想知道使用Scipy来适应Pandas DataFrame列的最佳方式。如果我有一个包含列(A，B，C，D和Z_real)的数据表(Pandas DataFrame)，其中Z依赖于A，B，C和D，我想要拟合每个系列行( DataFrame )的一个函数，该函数对Z (Z_pred)进行预测。
要拟合的每个函数的签名是
func(series, param_1, param_2...)
其中，series是与DataFrame的每一行对应的Pandas Series。我使用Pandas Series，以便不同的函数可以使用不同的列组合。
我尝试使用以下命令将DataFrame传递给scipy.
浏览 0提问于2016-02-06得票数 2
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2回答
数据熊猫每行地形图
、、、
我有一个很大的Pandas数据，有很多列，我需要绘制一张每行的图表。
现在，我的代码中包含了以下内容：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
[...]
df = pd.DataFrame() # DataFrame with 13 columns
for index,row in df.iterrows():
df2 = pd.DataFrame(row)
plt.set_title(row)
plt.bar(df2)
plt.savefig('
浏览 2提问于2020-03-18得票数 0
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1回答
我有一个excel电子表格如下：
data = pd.read_excel(r'survey.xlsx')
每一行都是对一项调查的回应，列是Likert量表中不同的问题(强同意，多数同意，中立，大多数不同意，强烈不同意)。
假设对于给定的问题，excel电子表格中的调查信息可以打印为
print(data.iloc[:,9])
这给
0 Mostly Agree
1 Mostly Agree
2 Mostly Disagree
3 Neither Agree Nor Disag
浏览 7提问于2021-12-02得票数 0
对于被识别为列表的字典，我在使用JSON中的normalize时遇到了问题。目标是从yahoo_finance创建数据框。 from yahoofinancials import YahooFinancials
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
ticker = 'AAPL'
yahoo_financials = YahooFinancials(ticker)
balance_sheet_data_qt = yahoo_financials.get_financial_stmts(&#
浏览 36提问于2019-02-21得票数 1
我有一个熊猫df：
import pandas as pd
data = {'animal': ['Cow', 'Mouse', 'Horse', 'Dog', 'Cat'],
'age': [12, 1, 23, 4, 5],
'reports': [4, 24, 31, 2, 3],
'id': [234, 745, 732, 245, 232]}
df = pd.DataFrame(data)
浏览 16提问于2019-11-01得票数 0
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我有一个Pandas dataframe，其中包含一个带有字符串列表的列。
<code>A0</code>
如何开始为列表中的每个值分配一个唯一的id，使其在整个列中都是相同的？
<code>A1</code>
浏览 35提问于2020-11-16得票数 3
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1回答
我有一个Pandas数据帧，有几列，范围从0到100。我想在dataframe中添加一列，其中包含每行具有最大值的列的名称。所以：
one two three four COLUMN_I_WANT_TO_CREATE
5 40 12 19 two
90 15 58 23 one
74 95 34 12 two
44 81 22 97 four
10 59 59 44 [either two or three, selected randomly]
等。
如果解决方
浏览 0提问于2016-04-13得票数 4
我有一个包含多个工作表的pandas ExcelWriter对象，这些工作表是从excel电子表格加载的。现在我想读出一张数据表作为数据帧。我知道我可以从原始的excel电子表格中读取它，但我想从ExcelWriter对象中检索数据。
正在使用openpyxl加载工作表
testwriter = pd.ExcelWriter(filename, engine = 'openpyxl')
testwriter.book = openpyxl.load_workbook(filename)
testwriter.sheets = dict((ws.title, ws) for ws
浏览 1提问于2016-04-08得票数 0
我正在尝试使用pytaxize包的函数itis.hierarchy_full，以便从特定Id检索有关生物物种的信息。
该函数只接受一个值/Id，并将所有分类信息保存在可供稍后编辑的pandas数据帧中。
import pandas as pd
from pytaxize import itis
test1 = itis.hierarchy_full(180530, as_dataframe = True)
我有大约800个物种I，我想自动化这个过程来获得800个不同的数据帧。
我以某种方式创建了一个带有小列表的测试(请注意，我是一个生物学家，所以代码非常基础，可能效率很低：
species =
浏览 0提问于2021-03-03得票数 0
我的问题与使用dataframe列中的值作为键以便返回它们各自的值并运行条件相关。 我有一个dataframe，df，其中包含一个列"count“，它的整数从1到8，还有一个列"category”，它的值是"A“、"B”或"C“。 我有一本字典，dct，包含A:2，B:4，C:6对 这是我的(错误)代码： result = df[df["count"] >= dct.get(df["category"])] 因此，我想返回一个dataframe，其中给定行的"count“值大于在同一行中使用"cat
浏览 21提问于2019-02-20得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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我有一个类似表的数据集，其结构如下:每行都有，作为列：
RecipeName: "Guacamole"
Ingredients: "Avocado, vinegar, tomato"
PreparationTime: 10
我想将它转换为pandas DataFrame中的词袋类型表示，这样这一行就变成了
(column names) RecipeName Avocado Broccoli Chocolate Tomato Vinegar Zucchini
Guacamole 1 0 0
浏览 2提问于2018-07-04得票数 0
1回答
我试图在pandas.DataFrame中创建一个加权列
我有一个python dictionary，键是pandas.DataFrame列名，值是相应的权重。
我想创建一个基于dictionary和引用pandas.DataFrame列值加权的新列。
考虑到我的dictionary配置会改变并包含“错误配置”，有什么有效的方法来做到这一点呢？
为例：
import pandas as pd
import numpy as np
weights = {'IX1' : 0.3, 'IX2' : 0.2, 'IX3' : 0.4, '
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
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1回答
我需要你的帮助转换一个多维字典到一个熊猫数据框。我从一个JSON文件中获取字典，该文件是从API调用(Shopify)中检索的。
response = requests.get("URL", auth=("ID","KEY"))
data = json.loads(response.text)
"data“字典如下所示：
{'orders': [{'created_at': '2016-09-20T22:04:49+02:00',
'email'
浏览 11提问于2016-09-22得票数 0
我正在尝试基于现有的df列创建一系列变量。示例： import pandas as pd
dates = {'expiries': ['10','11','13','14']}
expiries = pd.DataFrame(dates)
expiries 然后，我想创建一个新变量(从var1到var4)，为它提供每一行的值。我知道我可以通过以下方式获得它： var1 = expiries['expiries'].iloc[0]
var2 = expiries['expiries
浏览 24提问于2021-03-19得票数 0
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我尝试使用这样的映射将Pandas数据帧的一列转换为int值(包含给定的dataframe: my_dataframe和colum: target_column)：
targets = my_dataframe[target_column].unique()
map_to_int = {name: n for n, name in enumerate(targets)}
在Pandas中使用Python3.6我想知道为什么
a)
my_dataframe['Integer-Column'] = map_to_int[my_dataframe[target_column]]
引
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
2回答
我有一组包含json文件的urls和一个空的pandas dataframe，其中的列表示jsnon文件的属性。并不是所有的json文件都具有pandas dataframe中的所有属性。我需要做的是从json文件中创建字典，然后将每个字典作为新行附加到pandas dataframe，如果json文件没有与dataframe中的列匹配的属性，则必须将其填充为空。
我设法创建了如下字典：
import urllib2
import json
url = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=ULS
浏览 2提问于2015-07-29得票数 11
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6回答
从如下所示的dataframe开始(我真实案例的简化示例)：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1.0, 1.1, 1.0, 4.2, 5.1],
'b': [5.0, 4.2, 3.1, 3.2, 4.1],
'c': [3.9, 2.0, 4.2, 3.8, 6.7],
'd': [3.1, 2.1, 1.2, 1.0, 1.0]
})
然后取一本字典，其中包含一些乘法器，我想通过以下方法将数据文件中的某些列相乘：
dict = {
浏览 8提问于2022-10-17得票数 3
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我有一个pandas dataframe，其中一列只包含字符串。
df= pd.DataFrame(
{
"A": [2,4,7,17,39],
"B": ["apple","apple","broccoli","rose","apple"]
}
)
我想要检查列"B“，并查找字符串包含单词的特定部分的所有时间。然后，我创建了一个新的列"C“，它包含一系列字符串，当"app”出现在行中时，这些字符串就会说“水果”；当"ros“
浏览 0提问于2017-05-01得票数 2
1回答
我有一个非常大的数据，其中一个列是字典本身。(比方说第12栏)。那本字典是超链接的一部分，这是我想要的。
在木星中，我想显示一个具有0和2列的表，以及已完成的超链接。
我想我需要：
从dataframe中提取字典
从中获取一个特定的键值。
从提取的值创建完整的超链接
复制dataframe并用上面创建的超级链接替换该列
让我们来处理第一步，我将为接下来的步骤提出其他问题。如何将数据文件中的值提取到我可以使用的变量中？
import pytd
import pandas
client = pytd.Client(apikey=widget_api_key.value,
浏览 2提问于2019-08-07得票数 2
我尝试使用isin()函数过滤数据帧，方法是传入一个列表，并与也包含列表的dataframe列进行比较。这是下面问题的延伸： How to implement 'in' and 'not in' for Pandas dataframe 例如，现在每行包含一个国家/地区列表，而不是每行一个国家/地区。 df = pd.DataFrame({'countries':[['US', 'UK'], ['UK'], ['Germany', 'France'], ['
浏览 23提问于2019-08-22得票数 1
回答已采纳
我会将3Dnumpy数组转换为由2dnumpy数组组成的具有1列的pandas数据帧。 具体示例： np_array = np.zeros((10,3,5))
print(np_array.shape) # (10, 3, 5) 因此，从这个数字数组中，我想创建一个1列的数据帧，它有10行，每行都有一个形状为(3,5)的项。 尝试将其按原样转换为pd.DataFrame(np_array)会抛出ValueError: Must pass 2-d input错误。 谢谢!
浏览 59提问于2021-01-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个包含2列的pandas DataFrame : Year(int)和Condition(string)。在列条件中，我有一个NaN值，我想根据groupby操作中的信息替换它。 import pandas as pd
import numpy as np
year = [2015, 2016, 2017, 2016, 2016, 2017, 2015, 2016, 2015, 2015]
cond = ["good", "good", "excellent", "good", 'excellent',
浏览 13提问于2020-06-11得票数 0
回答已采纳
给你一个包含3个字母单词的字典，你必须找到一个3x3的矩阵，使每行、每列和每条对角线在字典中形成一个单词。字典中的单词是排序的，您可以假设从字典中检索单词所需的时间为O(1)。
这已经被问到了Facebook的面试问题。
浏览 0提问于2011-10-02得票数 12
回答已采纳
我有一个长长的短语列表(200,000+)：
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧，第一列中有一个描述，第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
浏览 2提问于2015-11-19得票数 4
1回答
我的问题是我看不到我从mongo数据库中提取的数据。数据以字典的形式出现，当我尝试用pandas读取它时，它将子字典组作为单个数据返回。
import pandas
dic = {
"value1" : "a",
"value2" : {
"subvalue1" : "sub-a",
"subvalue2" : "sub-b"
},
"value3" : "c"
}
df = panda
浏览 12提问于2021-02-23得票数 0
我有一个dataframe 'data‘，我想用空替换给定列中的所有标点符号(所以我想删除它们)。
我正在使用Python 3、Pandas和Numpy在使用神经网络之前预先格式化一些文本。
symbols = "!\"#$%&()*+-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\n"
dataClean = data['description']
for i in symbols:
dataClean = np.char.replace(dataClean,i,"")
我预计，对于dataClean中的
浏览 0提问于2019-09-01得票数 2
1回答
我有一个pandas dataframe，它的一个列包含如下字符串：
"Hex:6; HexNAc:3; NeuNAc:1}"
"Fuc:1; Hex:7; HexNAc:2}"
我编写了以下函数，将此文本转换为具有键值对的字典，如下所示：
def create_monosacch_columns(glycan_ident):
glycans = glycan_ident.split("}")[0].split("; ")
monosaccharides = []
for entry in glycans:
key, va
浏览 1提问于2015-08-26得票数 1
1回答
我正在编写一个从.aspx网页抓取信息的代码。我想检索数据库中的所有记录，但是我没有记录的索引列表。我只知道索引是1到9000000之间的整数。因此，我正在考虑对带有for循环的索引使用暴力。
我想从每条记录中检索某些信息。所以，我使用了漂亮的汤和pandas.DataFrame来存储我想要的信息。然后，我附加数据帧以收集记录。
例如：
df_all = pandas.DataFrame(col= ['A', 'B', 'C'])
# id: Unique id of each record; df_all: the dataframe that
浏览 0提问于2017-09-23得票数 0
1回答
我在python中有一个pandas Dataframe，它有一个名为"Description“的列，其中包含一组由"\n”分隔的文本元素。我想通过拆分文本元素在相同的Dataframe中创建新列。例如，我有： Description
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联的元素获得相应的列数，如下所示： Description A B C
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' Elephant
浏览 11提问于2021-01-21得票数 0
我有一个包含数值的6x4数据帧。我想检查当前列中的值是否与下一列中的值相同，即每行的连续列中是否有相等的值？如何将此检查作为新列执行？ import itertools as it
import pandas as pd
list(set(it.permutations([1,1,0,0])))
x_list = list(set(it.permutations([1,1,0,0])))
x_df = pd.DataFrame(x_list)
x_df.columns = ['one', 'two', 'three', 'fo
浏览 6提问于2021-10-10得票数 0
回答已采纳
当将 import_from_pandas(df)用于DataFrame时，具有datetime列的df会抛出一个错误，因为它无法解析dataframe列的ISO格式字符串表示形式。具体来说，"+00:00“最终字符是Exasol无法解析的。我目前的解决办法是将所有的熊猫日期时间列转换为字符串列，但这可能会花费大量的时间。
将datetime列从Pandas导入到具有TIMESTAMP列类型的现有Exasol表的正确方法是什么？
浏览 2提问于2019-09-24得票数 2
回答已采纳
3回答
如果我在dataframe中有一个包含字典的列：
col1
{10:24, 7:3}
{5:24, 1:2, 7:8}
{1:1}
如何从每行的每个字典中提取key的操作？所以我需要得到：
col1
10, 7
5, 1, 7
1
怎么做呢？df["col1"] = df["col1"].keys()不能工作，我不知道为什么
浏览 1提问于2021-11-16得票数 2
1回答
不同行的列中的线性回归结果
、、、、
我的目标是对几行进行回归分析，并将结果存储在单独的列中，这些列附加到我加载的数据框架中。
所以，我找到了下面的代码，它给出了一个x和一个y变量的结果。
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats
df = pd.read_excel("Directory\File.xlsx")
x = df.iloc[0,:]
y= df.iloc[1,:]
scipy.stats.linregress(x,y)
这给了我以下结果：
本例的初始数据帧包含3行和24列。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1
浏览 1提问于2018-12-14得票数 0
6回答
如果我导入或创建一个不包含空格的pandas列，我可以这样访问它：
df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
'data1': range(7)})
df1.data1
它会为我返回那个序列。但是，如果该列的名称中包含空格，则无法通过该方法访问该列：
df2 = DataFrame({'key': ['a'
浏览 83提问于2012-12-07得票数 59
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1回答
基于单列的多个数据转换
、、、
我正在寻找一个类似的问题，但我没有找到解决方案，我想做什么。欢迎任何帮助。
下面是获取我的Dataframe示例的代码：
import pandas as pd
L = [[0.1998,'IN TIME,IN TIME','19708,19708','MR SD#5 W/Z SD#6 X/Y',20.5],
[0.3983,'LATE,IN TIME','11206,18054','MR SD#4 A/B SD#1 C/D',19.97]]
df = pd.DataFrame(L,co
浏览 3提问于2019-03-01得票数 3
回答已采纳
我使用xmltodict将数据从XML文件提取到dataframe。
import pandas as pd
import xmltodict as xd
parsed = xd.parse(data.strip())
df = pd.DataFrame(parsed["SAMPLE_SET"]["SAMPLE"])
我将XML转换为dataframe，但是其中一列包含如下数据：df['SAMPLE_ATTRIBUTES']
OrderedDict([('SAMPLE_ATTRIBUTE', [OrderedDict([('
浏览 0提问于2020-12-17得票数 2
我正在编写连接使用Pandas Dataframes和Numpy数组的库的胶水代码，并且在确定Numpy数组中哪些列是“object/string”时遇到了一些问题，这些列最初是从Pandas创建的。
import pandas as pd
test_df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": ["one", "two", "three"]})
test_arr = test.values
test_df2 = pd.DataFrame(test_arr)
test_df.dt
浏览 2提问于2020-02-09得票数 2
回答已采纳
我已经在pandas数据框中加载了一个两列的csv文件，在每行的列中有一个唯一的键，在每行的column1中有一个值。它没有标头。
我只想在列中查找单个值，方法是使用一个键与value列进行匹配，以定位该行。
当然，高效等等。就好像它是一个包含字符串键的字典，比如value =dict.get(键)
示例csv文件：
a, "valueForA"
x, "valueForX"
z, "valueForZ"
..。
df = pandas.read_csv(fileAbove)
row = df.wayToFindRowByColumn0Valu
浏览 2提问于2019-08-12得票数 3
我正在尝试从dataframe中的name字段中提取标题，并使用python追加到新列中：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['id', 'name'])
df = df.append({'id': 123, 'name': 'Mr. Rooney'}, ignore_index=True)
df = df.append({'id': 124, 'name': 'Miss. Aniston'}, igno
浏览 6提问于2020-02-17得票数 0
回答已采纳
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