我有两个数据帧,如下:
df1:
A B C D E
0 8 6 4 9 7
1 2 6 3 8 5
2 0 7 6 5 8
df2:
M N O P Q R S T
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 8 6 5
4 5 4 3
我从df1中取出了一段数据,如下所示:
>data_1 = df1.loc[0:1]
>data_1
A B C D E
0 8
我需要你的帮助,请帮助我所面临的以下问题:
我有两个数据文件(df_big和df_small),每个列都有很多。在df_small中,对于df_big exist中的‘a’、‘b’、‘c’、‘d’、‘e’列有唯一的组合,在‘a’、‘b’、‘c’、‘d’、‘e’等列中,df_small的值与‘a’、‘b’、‘c’、‘d’和‘e’列的值相同。
在df_big中,我希望列‘a’、‘b’、‘c’、‘d’中与df_small值相同的行在列e中只有一个值。必须是来自df_small的值。
while i < len(df_small):
while j < len(df_big
我有以下数据帧,我想用来自Inventory列的相邻行的值填充Product列的groupby时Stock列的第一个空单元格。 Year Week Product Stock Inventory
0 2019 21 A 10 NaN
1 2019 22 A 10 34.0
2 2019 23 A 10 NaN
3 2019 24 A 10 28.0
4 2019 25 C 20
我想弄清楚什么时候在熊猫DataFrame中使用不同的选择方法。特别是,我正在寻找访问标量值的方法。我经常听到ix被普遍推荐。但在中,建议使用at和iat进行快速标量值访问:
Since indexing with [] must handle a lot of cases (single-label access, slicing, boolean indexing, etc.), it has a bit of overhead in order to figure out what you’re asking for. If you only want to access a scala
在我的代码中,我根据同一数据帧中另一行中的另一个值为数据帧中的一个单元格赋值。
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3],'B':[4, 5, 6]})
for i in range(1, df.shape[0]):
df.loc[i, 'C'] = df.loc[i-1, 'B']
Output:
A B C
0 1 4 NaN
1 2 5 4.0
2 3 6 5.0
我读到过关于df.itterrows和df.apply的文章,但是我不知道
我在PANDAS中有一个数据帧,它有两行headers.How,我可以删除第二行吗?例如,我有以下内容:
AA BB CC DD
A B C D
Index
1 1 2 3 4
2 5 6 7 8
3 9 1 2 3
我想要得到这样的东西:
AA BB CC DD
Index
1 1 2 3 4
2 5 6 7 8
3 9 1 2 3
非常感谢。
我读了问题和。我对2018年从熊猫数据帧的单元格中获取值的可接受方法有点困惑,因为已经被弃用,关于的文档也有些稀疏。我想按标签选择行,按位置/整数选择列。我在下面使用的方法是2018年被接受的方法吗?我有这样的代码:
import pandas as pd
import random
import string
import csv
import io
## Make a table with random column labels and rows in random order.
s = '\n'.join((
## Separate columns by co