如何在一个DF的列中获取另一个DF的列中的值的计数？
在一个DF的列中获取另一个DF的列中的值的计数，可以使用pandas库来实现。具体步骤如下：
- 导入pandas库：首先需要导入pandas库，如果没有安装可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas- 创建两个DataFrame：假设有两个DataFrame，分别为df1和df2。
- 使用merge函数合并DataFrame：使用merge函数将df1和df2按照某一列进行合并，例如按照列名为"column_name"的列进行合并，可以使用以下代码：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on="column_name")- 使用value_counts函数计算计数：使用value_counts函数对合并后的DataFrame中的某一列进行计数，例如计数列为"count_column"，可以使用以下代码：
count_result = merged_df["count_column"].value_counts()- 查看计数结果：可以使用print函数将计数结果打印出来，例如：
print(count_result)以上就是在一个DF的列中获取另一个DF的列中的值的计数的步骤。在实际应用中，可以根据具体的需求进行相应的调整和优化。
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合并不同列上的多个数据格式
python、pandas、merge
使用Pandas 1.2.1
MRE：
df_a = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[33, 44, 55, 66]})
df_b = pd.DataFrame({"B":[33, 44,99], "C":["v", "z", "z"]})
df_c = pd.DataFrame({"A":[3,4,77,55], "D":["aa", "bb", "cc", "
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
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合并--哪些行没有合并？
python、pandas、dataframe、merge
可能有以前的问题，但当你搜索它们时，它们不会出现。这个问题及其标题很有启发性。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz'], 'x1': [1, 2, 3], 'x2': [11, 22, 33]})
df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'bazz'
浏览 1提问于2020-10-17得票数 3
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为同一列但不同行并排比较两个数据帧
python、pandas、merge、compare
我有两个具有相同列标签的数据帧，如下所示：
df1 = {'key_1': {0: 'F', 1: 'H', 2: 'E'},
'key_2': {0: 'F', 1: 'G', 2: 'E'},
'min': {0: -158, 1: -881, 2: -674},
'count': {0: 58, 1: 24, 2: 13}}
df2 = {'key_
浏览 3提问于2021-06-04得票数 1
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Python -如何从三个数据集中查找不匹配的记录
python、pandas
我有三个定义了df1、df2和df3的数据帧。我需要一个简单的方法来找到df1，df2和df3之间不匹配的记录。它与这些数据帧的交集相反。如果我将其与SQL world进行比较，则可以通过在这三个表之间进行左外部连接并对空列进行过滤来获得不匹配的记录。如何在Python中轻松做到这一点？
浏览 12提问于2017-02-14得票数 0
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模拟python /大熊猫中的excel求和/多准则索引匹配
python、excel、pandas、dataframe、sumifs
我在蟒蛇中有两个使用熊猫的数据：
df1: 233,500 x 6按日期分列的价格分类账
df2: 1,665,997 x 5按日期分列的客户使用分类账
在excel中的一个较小的数据集中，我可以简单地做以下操作，在df2上创建一个列，其中包含给定日期的每个产品的价格。
=SUMIFS(df1[Rate],df1[Date],[@Date],df1[Jurisdiction],[@Jurisdiction],df1[Product],[@Product])
最后，我希望向df2中添加一个列(或者创建一个新的带有结果的数据)，该列通过将每行(管辖权、产品类型)中的一些标准
浏览 1提问于2018-01-23得票数 1
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1回答
循环计算两个数据帧之间的值，但有一个条件
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我是python的新手，从一个小的私人项目开始，真的希望有人能在以下方面帮助我： 我能够对不同的财务报表进行网络扫描，并将信息解析成三种不同的数据框架(资产负债表、损益表和现金流数据)。我尝试根据特定年份的股票市场符号(STMS)来计算两个数据帧中不同值之间的比率，例如，对于XYZ，第一年和第二年之间的收入与平均资产价值的比率(例如收入Y1/(Assets Y1+Assets Y2) /2)。对于每个stms，应计算该比率。困难的是，STMS将根据我将刮掉的财务报表而变化。我希望自动计算比率，这样我就不能只循环固定的STMS名称，而需要基于两个数据帧中的stms列的灵活循环。是否有机会根据s
浏览 25提问于2021-04-22得票数 1
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df2中基于条件的df1行查找的有效方法
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我有两张数据。df1有31,000行，而df2有117,000行。我想根据以下条件向df1添加一列。
(df1.id == df2.id)和(df2.min_value < df1.value <= df2.max_value)
我知道df2将返回0或1行，满足df1中每个id值的条件。对于df1中的每一行，当满足上述条件时，我希望从df2中添加一个列。
我的当前代码如下所示。这是一种逐行的方法。
new_df1 = pd.DataFrame(columns = df1.columns.tolist()+[new_col])
for i, row in df1.iterrows()
浏览 1提问于2022-04-09得票数 1
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计算两个数据帧中项目的增减
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我有两个数据帧(相同的cols)，分别是产品、数字和值。它们代表商店中两个不同月份的产品。 df1 = pd.DataFrame({'Product': ['LAPTOP', 'CELL_PHONE', 'DRONE', 'WATCH'],
'Number': [10, 100, 50, 20],
'Value': [1000, 5000, 3000, 1000]})
df2 = pd.DataFrame
浏览 15提问于2020-06-22得票数 0
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使用Python比较两个excel文件
python、pandas
我有两个excel文件中的数据，如下所示
所创建的样本DS：
df1 = {'Transaction_Name':['SC-001_Homepage', 'SC-002_Homepage', 'SC-001_Signinlink'], 'Count': [1, 1, 2]}
df1 = pd.DataFrame(df1, columns=df1.keys())
df2 = {'Transaction_Name':['SC-001_Homepage', 'SC-002_H
浏览 1提问于2019-02-04得票数 0
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当不存在公共记录时，Pandas merge将删除添加的列
python、sql、pandas、merge、jupyter-notebook
我留下了基于键的连接数据帧A到B。合并后，我发现在右边的dataframe上没有任何记录与右边的dataframe具有相同的键，但是右边的表中的列仍然被添加。如果没有公共记录，如何阻止Pandas添加新列？
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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在Pandas中连接，但保留重复的列名
python、pandas、numpy
在连接pandas中的数据帧列表时，有没有办法保留重复的列。例如，我创建了一个数据帧列表： import pandas as pd
Label1 = ['A', 'B', 'C', 'A']
Label2 = ['A', 'C', 'D', 'E']
Label3 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
row1 = [1, 2, 3, 5]
row2 = [2,4,5
浏览 97提问于2021-07-12得票数 0
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如何使用Python中的简单比较运算符来验证所有列是否合并在合并的DataFrame中？
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在这里，我创建两个数据文件，然后合并它们。现在，如何使用Python中的简单比较运算符来验证所有列是否合并在合并的DataFrame中？
import pandas as pd
# elements of first dataset
first_Set = {'Prod': ['Laptop', 'Mobile Phone',
'Desktop', 'LED'],
'Price_1': [25000, 8000, 20000,
浏览 4提问于2022-02-27得票数 0
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合并具有不同要素集的多个数据框
r、dataframe、import-from-csv
我试着搜索，发现了类似的问题，但不是相同的问题。这似乎很常见，所以我可能只是错过了它。
我用read.table读入了多个CSV文件。我想将它们合并在一起，这样具有相同ID列的行将cbind()放在一起，其余的则留空。下面的例子可能更好地说明
文件1
UserID val1 val2
1 2
2 1 3
文件2
UserID col1
1 a
3 z
文件3
UserID feat1 feat2
1 Hi He
浏览 6提问于2017-12-14得票数 0
5回答
多个熊猫数据帧中列值的频率
python、pandas、dataframe
我有多个熊猫数据帧(超过70个)，每个都有相同的列。假设每个数据帧中只有10行。我希望在每个数据帧中找到列A‘值，并列出它。示例：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name'
浏览 11提问于2020-09-06得票数 0
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1回答
将dataframe一列一列地从另一个dataframe划分
python、pandas、dataframe、numpy
我有两个看起来类似的数据格式，我想将df1中的一列除以来自df2的一列。
以下是一些样本数据：
dict1 = {'category': {0: 0.0, 1: 1.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 1.0},
'Id': {0: 24108, 1: 24307, 2: 24307, 3: 24411, 4: 24411},
'count': {0: 3, 1: 2, 2: 33, 3: 98, 4: 33}}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
dict2 = {'Id': {0: 24108,
浏览 1提问于2022-07-27得票数 1
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1回答
如何从pandas中的另一个DataFrame中选择2列之间具有特定值的行？
python、pandas、dataframe
例如，我有两个帧，第一个是我想要选择的行，第二个包含要选择的creteria。
df1 = pd.DataFrame({'chr': {0: 7, 1: 7, 2: 7, 3: 7, 4: 7, 5: 7, 6: 7},
0: {0: 55241686,
1: 55242415,
2: 55248986,
3: 55259412,
4: 55260459,
5: 55266410,
6: 55268009},
1: {0: 55241736,
1: 55242513,
2: 55249171,
3: 55259567,
4: 5526
浏览 4提问于2019-10-30得票数 0
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如何合并两个panda数据帧之间的数据，其中一个数据帧具有重复的索引值
python、pandas、merge、concat
我有两个数据帧加载到Pandas中。每个数据框保存由特定地块唯一的“大头针”索引的特性信息。 第一个数据框(df1)表示历史销售数据。由于房产可以多次出售，索引值(“pin”)会重复(即每次出售房产时，都会有一行以地块的“pin”作为索引号。如果该属性在数据集中售出一次，则索引/“pin”是唯一的。如果它被出售了5次，那么索引/‘pin’将在数据集中出现5次)。 第二个数据帧(df2)是属性记录。同样，它们由唯一的地块销索引，但由于此数据框是每个特性的记录，因此每个索引值的value_counts()为1(即索引值不重复)。 我想将数据添加到df1中，或者创建一个新的数据框来保持来自df1的
浏览 22提问于2020-06-25得票数 0
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合并和连接不包括右侧数据帧列的两个pandas数据帧
python-3.x、pandas
我有两个数据帧，如下所示。 ***df1 = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2,3,3], 'b':[1,2,1,2,1,2], 'c':[1,2,4,0,0,2]})*** df1 a b c 0 1 1 1 2 2 2 1 4 3 2 2 0 4 3 1 0 5 3 2 2 ***df2 = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2], 'b':[1,2,1,2], 'c':[1,5,6,2]})*** df2 a b c 0 1 1 1 2 5
浏览 20提问于2020-12-17得票数 1
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如何在一个DataFrame中创建一个列，其中包含另一个DataFrame列中的匹配数？
python、pandas
我有两只熊猫DataFrames。第一个名为df1，包含一列文件路径和一列列表，其中包含用户对这些文件路径的读取访问权限。第二个DataFrame，df2，包含所有可能的用户的列表。我在下面创建了一个示例：
df1 = pd.DataFrame()
df1['path'] = ['C:/pathA', 'C:/pathB', 'C:/pathC', 'C:/pathD']
df1['read'] = [['userA', 'userC', 'userD'
浏览 3提问于2022-10-26得票数 1
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哪一种Pandas dataframe更好:超长dataframe与结构糟糕的有列表的数据
python、pandas、dataframe
我一直在尝试用n克标记文本来实现NLP。我必须分别用标签A和B来计算每一个n克的发生次数。
但是，我必须在将长列表放入列与获取非常长的数据帧之间进行选择，并且我不确定哪种结构优于另一种结构。
AFAIK，在数据列表的列中包含列表是一种糟糕的结构，因为使用熊猫操作很难获得任何有用的信息，比如获取多个列表中的项目的频率(发生)。而且，即使有可能，也需要更多的计算才能完成任何任务。
但是，我知道数据太长会消耗大量的RAM，如果数据太大而无法容纳RAM，甚至可能会杀死其他进程。我当然不想在这种情况下。
所以现在我必须做出选择。我要做的是用标签来统计每一个ngram项目的发生。
例如，(数据文件如下所示
浏览 0提问于2020-02-25得票数 3
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