我有一个pandas数据框架,结构如下: idx | flag | val
----------------
0 | a | 17
1 | a | 18
2 | a | 17
3 | a | 14
4 | a | 17
5 | b | 7
6 | b | 8
7 | b | 7
8 | b | 7 如何删除每个标志的前n个值?
假设我有一个pandas数据框架,其中包含一个假设调查的答案。有两个问题:“美国国旗上的哪种颜色是你最喜欢的(你可以选择不止一种)?”和“你的月薪是多少?”第一个问题有几种可能的答案: 1. red, white, blue
2. red, white
3. red, blue
4. red
5. white, blue
6. white
7. blue 我想要得到在第一个问题的答案中分别包括红色、白色和蓝色的所有人的平均工资价值。我想得到这样的东西: FlagColor Salary
red 4345
white 3444
blue 2356 我得到了所有选
我尝试使用pandas dataframe来检索结果,以获得相同的结果
这是我的SQL查询:
SELECT strftime('%m', date_report) as month, count(*) as total_infector
from cases
where has_travel_history = 't' and age >= '50'
group by month
order by total_infector desc limit 2
使用pandas数据帧:
import pandas as pd
df = pd
我需要有1:1基数的结果,所以我需要测试COL1中的值在COL2中是否不止一次存在。
COL1 COL2
A 1
B 2
B 2
B 3
C 4
D 5
E 5
E 5
使用Python (最好是Pandas,除非有更好的方法),我希望看到COL1中的值在COL2中有多个匹配的所有行?在上面的示例中,我想知道COL1=B何时在COL2中有多个匹配(即COL1 =B匹配/联接中的基数与COL2 =2&也是3?
我有一个python pandas表,如下所示:
class | id
_____________________
A 12311894945
A 12311760566
A 12311433981
A 12299990440
A 12291758744
B 12311894945
B 12311760566
B 12311433981
B 12299990440
B 12291758744
C 1229
我有以下数据。
import pandas as pd
import numpy as np
d ={
'ID1':['abc1','abc2','abc3','abc4','abc5','abc1','abc1','abc1','abc1','abc1','abc2','abc2','abc2','abc3'],
我需要在面向对象模式下编写python代码的帮助。我正在尝试使用pandas标记数据帧中的列值。有没有人可以帮助我如何入门,或者向我推荐一些资源?如何声明一个全局变量并指定温度和湿度的范围,然后编写一个函数来标记超出该范围的值?
下面是我的代码:
import pandas as pd
filename = 'data.csv'
#Read the dataframe and display the column names in the dataframe
df = pd.read_csv('data.csv', encoding="Latin
我有一个dataframe df和一个列df['table'],这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby:
原始数据:
name table
Bob Pandas df1
Joe Pandas df2
Bob Pandas df3
Bob Pandas df4
Emily Pandas df5
在小组讨论之后:
name table
Bob Pandas df containing the appended df1, df3,
我有一个包含几个组的pandas数据框,我想排除那些不满足某些条件(在特定列中)的组。例如,删除这里的组B,因为它们在列"crit1“中有一个非数字的值。
我可以根据条件df.loc[:, (df >< 0).any(axis=0)]删除特定的列,但不会删除整个组。
不知何故,我不能进行下一步,并将其应用于整个团队。
name crit1 crit2
A 0.3 4
A 0.7 6
B inf 4
B 0.4 3
因此,过滤后的结果(只允许浮点数)应该是:
A 0.3
我有一个Pandas DataFrame,我想要按某个列进行分组。然后,我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而,如果我这样做了,我会得到一个错误,因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
我有一个有很多栏目的Pandas dataframe,其中两个是“电影标题”和“年龄”,我想找到平均年龄最低的前5部电影,但只包括至少有100次收视率的电影(所以至少有100行)。
例如:
movie title age
Title 1 10
Title 2 12
Title 2 12
Title 3 13
Title 3 13
Title 3 13
应成为:
movie title # of ratings avg age
Title 1
我有一个由数千个条目组成的dataframe df,其中列"group“的值重复了2到10次。dataframe有七列,其中一列名为“url”,另一列名为“标志”。所有这些都是字符串。
我想用Pandas来穿行这些团体。对于每个组,我希望在"url“列中找到最长的项,并在对应于该项的”标志“列中存储"0”或"1“。我试过以下几种方法,但我无法使它起作用。我希望1)去掉下面的循环,2)能够通过df.apply(.)比较组中的所有项。
all_groups = df["group"].drop_duplicates.tolist()
for i