我正在研究如何将函数应用于熊猫数据栏中的一个列。但是我只想在满足条件的情况下应用这个函数。
import pandas as pd
def example_function(a, b):
return a + b
data = dict(
A = [1, 2],
B = [4, 5],
C = ["A", "B"],
)
example_df = pd.DataFrame(data=data)
因此,我想使用来自A和B的值应用example_function,只有在C列中有"B"的情况下。
有什么想法吗?
我有一个Pandas数据框架,其中一列包含文本。我希望在整个专栏中列出一个独特的单词(空格是唯一的分隔符)。
import pandas as pd
r1=['My nickname is ft.jgt','Someone is going to my place']
df=pd.DataFrame(r1,columns=['text'])
输出应该如下所示:
['my','nickname','is','ft.jgt','someone','going&
我在Python中有一个Pandas数据格式。数据文件的内容来自。我稍微修改了“单一”列中第一个字母的情况。以下是我所拥有的:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
print df
Position Artist Single Year Weeks
1 Frankie Laine I Believe 19
我对Pandas和Python Record Linkage Toolkit有些陌生,所以如果答案显而易见,请原谅我。我正在尝试交叉引用一个大型数据集" CSV_1“和另一个数据集" CSV_2 ",以便创建第三个只包含匹配的CSV,该匹配将CSV_1和CSV_2中的所有列连接在一起,而不考虑重叠,以便保留原始记录。 CSV_1 CSV_2
Name City Date Name_of_thing City_of_Origin Time
Examp.
我创建了一个数据集来计算阈值:
Data black;
Set blue;
Lower=p20-2;
Upper=p20+2;
Run;
我想使用这个值,输出是这样的:
Variables n lower upper
Val 123 -0.2 0.1
我想用上下限作为阈值:
Proc sql;
Create table one as
Select * from two
Where (Val < upper and Val > lower)
;quit;
Upper和lower应该来自black,而Val应该来自two。two看起来就像
ID Val
42 1471
我正在尝试调用Dataframe列,以便使用Pandas进行分析。我上传了一个CSV文件,但是每次它给我这个错误AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'X'我如何才能使每一列都可供分析,为什么这种情况总是发生。
proportion_women_survived = float(sum(women.survived))/len(women),这是一个例子。我使用read_CSV('Train.csv)进入Python编辑器,当我使用data.head()时,将会显示列,但是,除非我这样做,
下面的代码读取一列(名为"First")并查找字符串"TOM“。 我想要遍历文件中的所有列(而不仅仅是“第一”列)-我想做一些类似excelFilei的事情,其中i和j被设置在一个循环中,但这不起作用。有什么想法吗? import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import re
excelFile=pd.read_excel("test.xls")
for i in excelFile.index:
match=re.match(&