我正在尝试通过连接两个具有特定条件的列来创建一个新列。 master['work_action'] = np.nan
for a,b in zip(master['repair_location'],master['work_service']):
if a == 'Field':
master['work_action'].append(a + " " + b)
elif a == 'Depot':
master['work
我有两个列,每个字符串的列表,名为标记1,标签2。简单地说,我需要检查一个单元格中的字符串是否在相邻列的任何位置找到,如果是,交换值。
现有的Dataframe
Tag 1 Tag 2
Amazon Twitter
Amazon Google
eBay Amazon
Reddit Facebook
期望输出
Tag 1 Tag 2
Amazon Twitter
Amazon Google
Amazon eBay
Reddit Facebook
在期望的结果中,您可以看到亚马逊已经使用eBay切换位置,因为它是在Tag 1列中找到的。
最小可重现性
Hi有一个数据框架(df),其中包含两个列(日期、文本),从Excel电子表格中读取到Python/Pandas。
xl = pd.ExcelFile(dir+"file.xlsx")
df = xl.parse(xl.sheet_names[0])
date text
0 2013-08-06 NaN
1 2013-08-06 Text with unicode
2 ...
文本包含不需要的unicode字符,我通常使用
df['text'] = df[&
Pandas有isnull()和NaN ()方法来替换DataFrames中的填充值。我有一个数据集,其中大部分是字符串类型的列,但一些列中散布着一些浮点值。在Pandas中有没有一些等价的方法来查找和替换它们? 因此,如果我有一个这样的DataFrame: In [60]: df1=pd.DataFrame([[1.0,'foo'],[2.0,1.0],[float('NaN'),'bar'],[4.0,0.0],[5.0,'baz']],columns=['fval','sval'])
In
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
我正在尝试通过读取两个CSV文件来计算最大股价和最新日期(今天)-使用pandas max()函数。然而,从CSV文件‘关闭/最后’列之一返回的最大值似乎是不可信的。
<code>A0</code>
我得到的答案是: Max close AAPL (‘$99.99',’12/31/2019年‘) Max close IBM (’$215.8',‘12/31/2019年’)
显然,最大值高于99.99美元,而且日期已经过时。
我也更新了pandas库。然而,这个错误仍然存在。这里的任何帮助都将不胜感激。
CSV文件AAPL包含如下数据(示例):<co
我尝试根据"Price“列的单元格中是否包含"/”来删除pandas中的行。我提到了这个问题:Drop rows in pandas if they contains "???"。 因此,我尝试了这两个代码: df = df[~df["Price"].str.contains('/')] 和 df = df[~df["Price"].str.contains('/',regex=False)] 但是,这两个代码都会给出错误:AttributeError: Can only use .str acc
我如何在pandas中创建一个新列,它是由字符串组成的另外两个列的差异的结果?
我有一个标题为"Good_Address“的专栏,它有像"123 Fake Street apt101”这样的条目,还有一个标题为"Bad_Address“的专栏,它有像"123 Fake Street”这样的条目。我希望"Address_Difference“列中的输出是”Apt101“。
我试过这样做:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("AddressFile.csv")
data['Address D
下面的代码读取一列(名为"First")并查找字符串"TOM“。 我想要遍历文件中的所有列(而不仅仅是“第一”列)-我想做一些类似excelFilei的事情,其中i和j被设置在一个循环中,但这不起作用。有什么想法吗? import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import re
excelFile=pd.read_excel("test.xls")
for i in excelFile.index:
match=re.match(&
我在尝试一些新的东西。我想根据影响另一列的一些条件填充一个新的df列。
我有一个有两个列(ID,零售商)的数据框架。我希望根据ID列中的ID填充零售商列。我知道如何在SQL中使用CASE语句来实现这一点,但是如何在python中实现呢?
我看过这个例子,但这并不是我想要的。
import pandas as pd
data = {'ID':['112','5898','32','9985','23','577','17','200','15