在Pandas df中,我尝试跨多个列放置重复项。每行的大量数据是NaN。
这只是一个例子,数据好坏参半,所以存在许多不同的组合。
df.drop_duplicates()
IDnum name formNumber
1 NaN AP GROUP 028-11964
2 1364615.0 AP GROUP NaN
3 NaN AP GROUP NaN
充满希望的输出:
IDnum name formNumber
1
我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件,如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
我有一个类似下面的表-唯一的ID和名称。我想返回任何重复的名字(基于匹配的第一个和最后一个)。 Id First Last
1 Dave Davis
2 Dave Smith
3 Bob Smith
4 Dave Smith 如果我没有ID列,我已经设法返回了所有列的重复计数。 import pandas as pd
dict2 = {'First': pd.Series(["Dave", "Dave", "Bob"
我有以下Pandas DataFrame:
ID CAT
1 A
1 B
1 A
2 A
2 B
2 A
1 B
1 A
我希望有一个表来表示每个ID在不同列中的每个CAT值的出现数,如下所示:
ID CAT_A_NUM CAT_B_NUM
1 3 2
2 2 1
我尝试过很多种方法,比如这个带有枢轴表的方法,但没有成功:
df.pivot_table(values='CAT', index='ID', columns='CAT', aggfunc='count')
感谢您的阅读。很抱歉,我相信这是一个简单的问题要回答。
我有一些数据
df:
Entry Found
0 Dog [1,0]
1 Sheep [0,1]
2 Cow "No Match"
3 Goat "No Match"
我想返回一个新的dataframe,它只包含在No Match列中包含Found的条目(并保持其索引顺序),即:
输出:
Entry Found
0 Cow "No Match"
1 Goat "No M
在Pandas0.12中,如果在带有自定义重采样函数的DataFrame上使用重采样方法,它将对自定义函数每一行进行一次调用,从而访问所有列中的值。在Pandas 0.15中,重采样方法在每个dataframe条目中调用我的自定义函数一次,唯一可用的值是该条目(而不是整行)。
如何恢复0.12行为并在自定义函数中查看整个行?
不同之处在于:
初始设置:
In [1]: import pandas
In [2]: import datetime
In [3]: import sys
In [4]: dt = datetime.datetime(2014,1,1)
In [5]: idx
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
我是Pandas的新手,但多亏了Add column with constant value to pandas dataframe,我可以一次添加不同的列 c = {'new1': 'w', 'new2': 'y', 'new3': 'z'}
df.assign(**c) 但是,当我想要向数据帧添加一个新列(当前是120万行* 23列)时,我正在尝试确定应该采用什么路径。 让我们稍微简化一下df,并试着让它更清晰: Order Orderline Product
1 0
我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中,我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行,然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP;列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(