我在第一列中有两个具有相同列名和相同in的数据帧。在第一个数据帧中,我有int信息,在第二个str中。
下面是它们的样子的一个例子:
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 1 1 0
2 0 2 1
3 0 0 5
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 text text text
2 text text text
3 text text text
我希望将它们合并到一个Data
我有两个不同大小的数据帧,每个数据帧都有一列句子,如下所示: import pandas as pd
data1 = {'text': ['the old man is here','the young girl is there', 'the old woman is here','the young boy is there','the young girl is here','the old girl is here']}
df1 = pd.DataFrame (dat
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外,匹配是基于严格相等的,在最后一列中,关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行,而在本例中,第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧,如所述,该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案,但这需要一段时间才能完成所有的数据,所以我尝试了熊猫合并功能。但是,在我的测试数据上,合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行:
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l
我正在尝试从一个大的数据帧创建一组数据帧。这些数据帧以这种方式由原始数据帧的列组成:第一个数据帧是原始数据帧的第一列,第二个数据帧是原始数据帧的第一列和第二列,依此类推。我使用下面的代码来迭代数据帧: for i, data in enumerate(x):
data = x.iloc[:,:i]
print(data) 这是可行的,但我在开始时也得到了一个空的数据帧和一个不需要的索引向量。对如何删除这两个有什么建议吗? 谢谢
我目前有一个由国家代码列(code1)组成的数据帧A,例如CA、RU、US等。我还有另一个数据帧B,它有3列,其中第一列包含所有可能的国家代码,第二列包含经度值,第三列包含纬度值。我尝试遍历A,获取第一列中的第一个国家代码,将其与B的第一列中的国家代码进行匹配,然后获得该国家的相关经度和纬度,依此类推。我计划创建一个新的数据帧,其中包含来自A的代码(第一列)以及新提取的经度值和纬度值。 到目前为止,我的函数如下所示 def get_coords():
for i in range(len(A["code1"])):
for j in range(len
我有两个数据帧作为流:
leader:
0 11
1 8
2 5
3 9
4 8
5 6
[6065 rows x 2 columns]
DatasetLabel:
Unnamed: 0 0 1 .... 7 8 9 10 11 12
0 A J .... 1 2 5 NaN NaN NaN
1 B K .... 3 4 NaN NaN NaN
我有两个数据帧df和df1。
主DataFrame如下:
DF:
start end price
0 A Z 1
1 B Y 2
2 C X 3
3 A Z 4
4 D W 5
第二个DataFrame:
DF1:
start end price
0 A Z 100
1 B Y 200
我希望主数据帧df根据df1中的开始和结束来更新'price‘列中的值。它应该更新与df1中具有相同开始和结束的所有行的列值。DF:
start end price
0 A Z