我有一个大文件df1,我希望从它的单元格中提取一些数据,然后使用新的列名和datetime列创建一个新文件df2: df A B C D E
1 2 3 4 5 所需输出: Date Value
1/1/2020 3 这就是我正在做的事情: import pandas as pd
import numpy as mp
df1 = pd.read_csv('df1'csv')
for index.row in df.iterr
我有一个熊猫数据帧: df。我是用sql query得到的。现在,我想编写另一个sql查询,从该pandas数据帧中获取数据: SELECT id, type, value
FROM df
GROUP BY id, type 我想这样做是因为第一个查询非常大,第二个查询也可能变得非常大,所以为了避免大型查询,如何在第二个查询中插入熊猫数据帧?
因此,我希望有一个脚本连续写入CSV文件,另一个脚本定期从同一个CSV文件中读取。 我正在寻找一种方法来删除我刚刚从CSV文件(而不是从我的pandas数据帧)中读取的行。 有人能帮上忙吗? # Read data in to dataframe
deviceInfo = pd.read_csv("sampleData.csv", nrows = 100)
# Somehow delete those 100 rows from the CSV file
我正在编写一个数据检查器来检查spss文件,需要以编程方式处理不同的检查。第一步是访问spss文件,将其转换为pandas数据帧,然后从那里运行我的检查。我找到的唯一方法就是通过RPY2。不幸的是,我对R知之甚少,下面的两个解决方案都不能工作。任何帮助/文献都将不胜感激。 我从其他帖子中提取了一些东西,并创建了以下内容: 使用RPY2 from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects import r
from pathlib import Path
import pyreadstat
pandas2ri.activate()
w
这是关于在Python 3.7中使用pandas的项目 我有一个参考数据帧df1 code name
0 1 A
2 2 B
3 3 C
4 4 D 我有另一个更大的数据框df2,但缺少值 code name
0 3 C
1 2
2 1 A
3 4
4 3
5 1 B
6 4
7 2
8 3 C
9 2 正如您在这里看到的,df2缺少值。如何从参考数据帧df1中填充这些值
我在分配Pandas数据帧中的新列时遇到了一些问题--我已经让它工作了,但我想知道为什么会发生这种情况; 当我第一次尝试将ID分配给一个字符串时,结果是NaN。 df = pandas.json_normalize(data)
all_per = pandas.DataFrame()
for person in peopleList:
all_per['id'] = person
all_per['name'] = df['results.(id:'+person+').localizedFirstName']