import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'start':[1,2,3],'zone':['a','b','c']});
df['end']=[4,5,6]
df.set_index('zone',drop=True,inplace=True,append=False)
print(df)
start end
zone
a 1 4
b 2 5
c
我在熊猫中有一个数据框架,其中有两列,其中每一行都是一个字符串列表,如何才能检查这两列在唯一的行中是否有单词匹配(标志列是所需的输出)
A B flag
hello,hi,bye bye, also 1
but, as well see, pandas 0
我试过了
df['A'].str.contains(df['B'])
但我有个错误
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot b
我有一个与多行类似的数据框架:
id type date_1 date_2 time_delta
1 a 2019-01-19 2019-01-10 9 days
1 b 2018-01-10 2019-01-10 -365 days
time_delta列等于从date_1中减去date_2,列date_1和date_2采用pandas.datetime格式。
我想删除time_delta列中所有带有负值的行。
我尝试将该行转换为整数,然后删除如下行:
df[
如何将TextPad '中的行替换为空(即:删除只有一个字符的行)?
我有一个包含三列的Excel电子表格:
Column A - single quote
Column B - some number
Column C - single quote plus a comma
这个电子表格中有超过90,000行的数据在列B中。有超过一百万行在列A中只有一个单引号,因为我对该列执行了"Ctrl+D“操作,将该列中的值(单引号)向下复制到所有行。
当我将这三列复制并粘贴到TextPad中时,我得到了超过一百万行的代码。我使用F8/Replace对话框将选项卡替换为空。(将: tab
我有一个:
我需要转换成这样的格式:
我尝试将一列转换为行,并获得了成功。
import pandas as pd
x = pd.read_csv('source.csv', header=None) #reading it as csv for now
columns = x[0] #convert questions label column to list
columns.tolist()
output
['Period', 'B_date', 'C_date', 'Year', 'Day of p
我有一个函数,可以计算大字符串的哈希值!首先,我编写了一个游标T1_CUT,它可以包含SELECT语句的变量计数,如下所示:
SELECT T1.COL1||T1.COL2||...||T1.COLn FROM T1 WHERE id=documentid
SELECT T2.COL1||T2.COL2||...||T2.COLn FROM T2 WHERE id=documentid
...
SELECT Tn.COL1||Tn.COL2||...||Tn.COLn FROM Tn WHERE id=documentid
每个SELECT可以包含一行或多行。因此,我将每个SELECT和ALL
我很好奇Pandas中是否有预先构建的函数来检查组中的所有成员(列中的因素)是否在另一列中包含相同的值。
也就是说,如果我的数据与下面类似,它将返回一个空列表。
Col1 Col2
2 A
2 A
0 B
0 B
但是,如果我的数据以这种方式出现(注意到Col1中的1):
Col1 Col2
2 A
2 A
0 B
1 B
然后输出将是一个包含对象"B“的列表,因为组B在Col1中有不同的值。
我创建了一个有3个参数输入的函数:x,y,z,我想循环遍历它们。X是具有一列y的数据帧,z要求具有多列的数据帧 我试过这个: result = [f(x,y,z) for x,y,z in zip(df1["1com"], df2["1com"], df3["3com"])] Df 1,2,3具有相同的索引长度。 这不起作用,因为方法list comp不允许像这样的多个列。我试过很多东西都没成功。 顺便说一句,我在这里找到了列表理解方法:How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas