例如,我跟踪熊猫DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
我想把它转换成以下格式:
field data
0 a 1
1 a 4
2 b 2
3 b 5
4 c 3
5 c 6
原始列名作为新的colume f
很抱歉这个无礼的问题但是..。
我有一个dataframe (用python编写,使用pandas,带有头文件),它看起来像这样:
Pink Blue Yellow Green
--------- ------- -------- -------
Jackson Bryan Bruce Benji
James Jonah Jenny Kevin
Tyson Jenna Mike none
Kendall Amy Alison none
Ben
我有一个像这样的熊猫数据框架,其中所有类别的头部数据都是可用的: Table depicting category wise head wise values where the heads are in the columns 现在,我想要一个pandas函数返回一个数据帧,如下图所示,其中head值将显示为每个类别的行: Table where all the heads for a particular category appears as a separate row instead of column
如何在pandas中将多列合并为一列? 我有一张桌子: ID | A | B | C | D
1 1 1 0 3
2 1 0 1 2
3 0 0 1 8 我想要这张桌子: ID | X | D
1 A 3
1 B 3
2 A 2
2 C 2
3 C 8 我想根据它们的值将A、B、C列合并到X列中。如果一个id有多个true (1)值合并列(A/B/C),则会有该id的新行副本。
如何在python中根据DataFrame的列值选择列名?非常感谢,
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))
foo.set_index('a')
Out[1]:
a x y z
A 1 2 4
B 3 4 2
C 5 6 1
对于每一行,检查列值,如果值为<
我的目标是转换数据格式。源和目标表单是这样的。而taget的日期列是索引。如何将源表转换为目标窗体?(我尝试了pd.DataFrame([sum(list(df.values()),[]),但它不起作用)
#Source form
#date is 2021-11-24
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [100, 200, 300]})
A B
10 100
20 200
30 300
#Target form (date is inde
因此,我正在尝试将名为DataFrame的窄格式从wide格式转换为窄格式,并且我认为pandas.melt是最好的选择:
wide = pd.melt(Narrow, id_vars='i', value_vars=Narrow.columns).sort(columns='i')
但是,我收到一个错误,说:
Exception: Data must be 1-dimensional
这是我的数据片段:
我有一个pandas数据帧,其中包含如下数据: levels char_1 char_2
a dog dog
a cat dog
b cow cat
b dog dog 我想对levels列执行group_by操作,并计算某个值在char_1列或char_2列中出现的总次数 生成的数据帧将如下所示: levels char count
a dog 3
a cat 1
b dog 2
b cow 1
b cat 1 我已经尝试过使用数据透视表,但是我
我有代码行
df = df.groupby(by=['col_A','col_B'])['float_col_c']
df.loc[:,'amount_cumulative'] = df.apply(lambda x: x.cumsum())
这就引发了警告:
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:362: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a s
我对pandas比较陌生,我被困在如何重构数据帧上。下面是我想要做的一个非常简单的例子: 我目前的df是: Name Company 20210102
John X Y 我想把它转换成: Date Name Company Paycheck
20210102 John X Y 我觉得我应该以某种方式使用pivot_table,但不确定如何使用..任何帮助我们都将不胜感激