我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
根据另一个函数,我需要在Pandas系列(列)中重新定义值。
在迭代过程中,在得到结果之后,我不想查找这个系列两次,因为我想它是浪费时间的,而不是必需的。
例如:
import pandas as pd
s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
for index, value in s.items():
s[index] = func_hard_to_vectorized(value) # lookup again!!!
用C++,的话来说,“如何获得那个单元格的引用?”
我想要的是:
import panda
我想使用 + 。我收到了一个奇怪的错误,在MWE下面:
from uncertainties import ufloat
import pandas
number_with_uncertainty = ufloat(2,1)
df = pandas.DataFrame({'a': [number_with_uncertainty]}) # This line works fine.
df.loc[0,'b'] = ufloat(3,1) # This line fails.
我注意到,如果我尝试添加ufloat的“动态”(就像我通常对float或其他东西所
我在python中有一个pandas Dataframe,它有一个名为"Description“的列,其中包含一组由"\n”分隔的文本元素。我想通过拆分文本元素在相同的Dataframe中创建新列。例如,我有: Description
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联的元素获得相应的列数,如下所示: Description A B C
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' Elephant
假设我想在DataFrame中设置一个列值。
当我有标准整数索引:时,它可以工作。
df.loc[14:, 'avg_gain'] = 5
但是当我有一个DatetimeIndex
df.set_index(keys=['ts'], inplace=True)
(或另一个索引,即非整数),它将产生
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'> with these indexers [14] of
使用: Mac OSX Lion上的Python 2.7和Pandas 0.11.0
我正在尝试创建一个空的DataFrame,然后基于for loop从另一个数据帧填充它。
我发现,当我构造DataFrame然后使用for loop时,如下所示:
data = pd.DataFrame()
for item in cols_to_keep:
if item not in dummies:
data = data.join(df[item])
将产生一个空的DataFrame,但包含要从另一个DataFrame添加的适当列的标题。
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作,新列的结果是正确的。但在运行代码时,我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题?我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项:
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
我正在处理两个数据文件,我试图基于df1的df2行值从df2创建多个dfs。我找不到任何关于如何完成这件事的文档。
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'A': 'foo bar bro bir fin car zoo loo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D'