我在第一列中有两个具有相同列名和相同in的数据帧。在第一个数据帧中,我有int信息,在第二个str中。
下面是它们的样子的一个例子:
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 1 1 0
2 0 2 1
3 0 0 5
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 text text text
2 text text text
3 text text text
我希望将它们合并到一个Data
我目前有一个由国家代码列(code1)组成的数据帧A,例如CA、RU、US等。我还有另一个数据帧B,它有3列,其中第一列包含所有可能的国家代码,第二列包含经度值,第三列包含纬度值。我尝试遍历A,获取第一列中的第一个国家代码,将其与B的第一列中的国家代码进行匹配,然后获得该国家的相关经度和纬度,依此类推。我计划创建一个新的数据帧,其中包含来自A的代码(第一列)以及新提取的经度值和纬度值。 到目前为止,我的函数如下所示 def get_coords():
for i in range(len(A["code1"])):
for j in range(len
我有两个数据帧df和df1。
主DataFrame如下:
DF:
start end price
0 A Z 1
1 B Y 2
2 C X 3
3 A Z 4
4 D W 5
第二个DataFrame:
DF1:
start end price
0 A Z 100
1 B Y 200
我希望主数据帧df根据df1中的开始和结束来更新'price‘列中的值。它应该更新与df1中具有相同开始和结束的所有行的列值。DF:
start end price
0 A Z
我正在尝试使用索引作为引用,将一列数据从一个数据帧复制到另一个数据帧。在复制列时,我想用NaN填充在两个数据帧中都没有出现的任何条目。
例如,我有这两个虚拟dfs:
df1 =
col_1 col_2 col_3 col_4
index
A 1 4 7 10
B 2 5 8 11
C 3 6 9 12
df2 =
col_5 col_6
index
A 13 15
C 14
根据我的juptyer笔记本查询,Python 3.6.5和Pandas 0.23.0。
我正在合并两个数据帧:
df_merged1=pd.merge(df_RL, df_BR, how='left',left_on=df_RL['Business Service Manual'], right_on=df_BR['Names'])
左边的数据帧df_RL.dtypes
Server object
Server Farm object
Business Service Man
我已经寻找这个答案一天了。我找不到解决办法。我有两个NBA统计数据帧。一个只有团队名称,另一个有团队名称和相关统计数据。我想在第一个数据帧中查找每个团队名称,并将第二个数据帧中的统计数据附加到与该团队名称匹配的行中。 df1 = 'DATE' : [rows of dates], 'TEAM_NAME': [row of team names with duplicates]
df2 = 'TEAM_NAME': [row of unique team names], 'STAT #1' ['row of stats],
我在Python3.4中使用熊猫来识别两个数据帧之间的匹配。除了最后一列之外,匹配是基于严格相等的,在最后一列中,关闭匹配(+/- 5)很好。
一个数据帧包含许多行,而在本例中,第二个数据帧只是一行。所需的结果是包含第一数据帧的子集的数据帧,如所述,该第一数据帧与该行匹配。
我首先讨论了布尔索引的具体解决方案,但这需要一段时间才能完成所有的数据,所以我尝试了熊猫合并功能。但是,在我的测试数据上,合并的实现甚至更慢。它的运行速度比布尔索引慢2到4倍。
下面是一个测试运行:
import pandas as pd
import random
import time
def make_lsts(l