我有一个函数,它接收一个dataframe并返回一个新的dataframe,这是相同的,但是添加了一些列。作为一个例子:
def arbitrary_function_that_adds_columns(df):
# In this trivial example I am adding only 1 column, but this function may add an arbitrary number of columns.
df['new column'] = df['A'] + df['B'] / 8 + df['
我正在尝试选择相应列中包含None的值列。
我的数据文件如下所示:
tdf = pandas.DataFrame([
{'a':'val', 'b':'abc'},
{'a':None, 'b':'def'}])
由于以下内容适用于价值观:
In [112]: tdf[tdf['a']=='val']
Out[112]:
a b
0 val abc
我原以为None也会有同样的效果,但事实并非如此:
In [111
我需要根据另一列的布尔值修改我的pandas dataframe的一列。假设我有一列值,一列true/false,我想对那些布尔值为true的值求和为1。我尝试使用iterrows,但这会复制dataframe,并且不会对其进行修改。
谢谢!
输入:
val bool
a 1.0 true
b 2.3 false
...
输出:
val bool
a 2.0 true
b 2.3 false
我有一个具有下列列和行的数据集
Scored Probabilities for Class "1" Scored Probabilities for Class "2" Scored Probabilities for Class "3" Scored Labels
0.258471 0.009299 0.005433 1
0.154108 0.009577 0.527308
我是python的新手,如何从dataframe中选择以_old结尾的列,并将B列作为最终输出?这是我的数据
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'james weker john mark jane der liv vam'.split(),
'C_old
假设我有一个类似于以下内容的pandas.DataFrame df:
A0 A1 A2
0 a a b
1 b b g
2 c b h
3 d c NaN
现在有一些特定的值,我想对照这个DataFrame来检查。我们打电话给他们
candidates = ["a", "b", "c", "g"]
对于每个候选人,我想检查它是否对我的DataFrame的每一列都是唯一的(它可能发生在多个列中)。这组候选人的期望输出将是带有
pd.DataFrame(
[
a = [ [1,2,3,4,5], [6,np.nan,8,np.nan,10]]
df = pd.DataFrame(a, columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['foo', 'bar'])
In [5]: df
Out[5]:
a b c d e
foo 1 2.0 3 4.0 5
bar 6 NaN 8 NaN 10
我理解普通的布尔索引是如何工作的,例如,如果我想选择具有c
我有一个熊猫DataFrame,它包含行的NaN值
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data)
df
one two three four five
a 0.469112 -0.282863 -1.509059 bar True
b NaN 1.224234 7.823421 bar False
c -1.135632 1.212112 -0.173215 bar False
d NaN NaN Na
我正在尝试将DataFrame london中的列london(它是另一个no_eco的副本)替换为只包含contains()方法中的字符串的行。守则如下:
london = no_eco
london.loc[:,'let'] = london.loc[:,'let'].str.contains('E' or 'D' or 'F' or 'G' or 'H' or 'I' or 'J')
london.loc[:,'let'] = l
这里我有一个数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape(20,5), columns=list('abcde'))
data = data.set_index(['a', 'b'])
print(data.head())
c d e
a b
0 1 2 3 4
5 6 7 8 9
10 11 12 13 14
15 16 17 18 19
20 21