我有两个大数据帧: DBa和DBb。DBb的所有列都是DBa格式的。
我想按DBb的所有列合并这两个数据帧。
我在试着:
new <- merge(DBa, DBb, by=colnames(DBb))
但它给了我一个错误:
Elements listed in `by` must be valid column names in x and y
我该怎么做呢?
这个问题似乎以前可能已经回答过,但我并没有找到确切的答案。我有一个数据帧列表,我想将其转换为一个有两列的数据框架-- ID和 data 。ID应该是整数列, data 应该是数据帧的列。下面是一个数据帧列表的玩具示例,我希望将其转换为一个包含两行(每个唯一ID一行)和两列(ID、和 data )的单个数据框架:
library(tidyverse)
library(purrr)
list <- list(tibble(ID = rep(1, 4),
a = c(1, 2, 3, 4),
b = c(4,
据我所知,我目前更改pandas数据框中的值的方法还远远不是最优的,并且确实损害了我的工作流程。 示例:我想检查是否在另一个数据帧中找到了一个名称,如果是,使用第一个数据帧中搜索到的名称的iloc放入该数据帧中的值: for idx in id_list_of_names:
name = df["name"].iloc[idx]
if name in df_two["name"].values:
df["value"].iloc[idx] = df_two["value"][d
我正在尝试抓取一个有三个表的网站,并将其转换为可用于分析的df或csv。这是我的代码和我在几个步骤中遇到的问题。(警告:python的新特性) import pandas as pd
dfs = pd.read_html('https://www.happyhourspanish.com/learning-efficiently-start-with-the-250-most-common-spanish-words/',header=0)
for df in dfs:
print(df) #loops all 3 tables 这段代码将包含250个单词的所有3个
嗨,我有两个数据集:
数据A:
Column A Column B Column C
Hello NaN John
Bye NaN Mike
数据B:
Column A Column B
Hello 123
原始数据:
a = pd.DataFrame([['Hello', np.nan,'John'],['Bye',np.nan,'Mike']], columns=['Column A','Column B',
我有两个数据帧df_a,df_b。
set.seed(143)
df_a <- data.frame(colA = sample(1:10, 10, replace=T), colB = sample(LETTERS[1:20],10))
df_a
# colA colB
#1 10 I
#2 1 D
#3 8 R
#4 5 F
#5 1 N
#6 10 P
#7 7 E
#8 6 S
#9 6 T
#10 4 C
df_b <- data.f
我有一个数据帧,df1,看起来像这样:
Name Event Factor1
John A 2
John B 3
Ken A 1.5
....
还有一个额外的数据帧,像这样的df2:
Name Event Factor2
John A 1.2
John B .5
Ken A 2
我想在两个列Name和Event上连接这两个数据帧,得到的列factor1和2彼此相乘。
Name Event FactorResult
John A 2.4
John B 1.5
Ken A 3
做这件事最好的方法是什么?我不确定如何在两个
我有一个有两列分隔字符串的数据框架:
df <- data.frame('a'=c('a, b, c, d', 'a, c', 'b, d'), 'b'=c('a, d', 'a', 'a, d'))
a b
1 a, b, c, d a, d
2 a, c a
3 b, d a, d
我想创建第三列,以包含与前两列相交的字符串,例如:
a b