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2
回答
如何
找到
给定
Pandas
数据
帧
索引
的
位置
索引
?
、
、
在Python
Pandas
中,
如何
找到
数据
帧
的
数值
索引
? 考虑下面的例子。import
pandas
as pd 2 0 1 2 34 8 9 10 116
浏览 8
提问于2020-10-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用np.where将列值转换为NaN
、
、
、
我不知道
如何
在for循环中使用np.where
的
索引
结果。我想使用这个for循环来仅更改
给定
np.where
索引
结果
的
列
的
值。对于这样一种情况,这是一个假设
的
示例:我希望
找到
数据
集中某些问题或异常
的
索引
位置
,使用np.where获取它们
的
位置
,然后在
数据
帧
上运行循环以将它们重新编码为NaN,同
浏览 9
提问于2019-01-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
比较不同长度
的
pandas
数据
帧
、
、
我有两个不同长度
的
数据
帧
,它们都是按日期
索引
的
。我需要两个
数据
帧
有相同
的
日期,即。删除最长
数据
帧
中
的
多余条目。我发现我可以重置
索引
,使其成为另一个列,然后将该列称为
pandas
数据
系列,并与其他
数据
系列进行比较,从而得到一个
pandas
系列,其中也包含较短
数据
帧
中
的<
浏览 0
提问于2016-10-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在python中只遍历特定范围
的
对象
索引
。
、
、
、
、
我正在尝试基于该
数据
帧
中
的
两个预先存在
的
列来附加一个
pandas
数据
帧
。我遇到
的
问题是
pandas
数据
帧
的
索引
是对象格式,而不是整数格式。这是我
的
问题:当我有一个对象
索引
时,我
如何
遍历
数据
帧
的
某个范围?我最初
的
pandas
浏览 0
提问于2017-09-21
得票数 0
1
回答
在python中从多
索引
数据
帧
中获取
索引
号
、
、
关于
如何
从
pandas
数据
帧
中获取最后一个
索引
值,似乎有很多答案,但我试图为多
索引
数据
帧
中级别为0
的
每个
索引
的
最后一行获取
索引
位置
号。我
找到
了一种使用循环
的
方法,但
数据
帧
有数百万行,而且这个循环很慢。我假设有一种更具蟒蛇风格
的
方式来做这件事。 下面是df3
的
浏览 40
提问于2018-06-27
得票数 3
2
回答
如何
计算
pandas
dataframe两个
索引
之间
的
行数
、
、
、
我在Python中有以下
Pandas
数据
帧
: import
pandas
as pddfB 2 7D 4 9 E 5 10 我需要编写一个函数(假设名称将是getNrRows(fromIndex) ),它将接受
索引
值作为输入,并返回该
给定
索引
浏览 54
提问于2021-10-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
pandas
邻接矩阵中寻找特定字段
的
元素
、
、
我有一个
pandas
邻接
数据
帧
,我需要能够通过它
的
物理编号
位置
来识别该
数据
帧
上
的
任何元素,而不是
索引
或列
位置
,也不是它
的
坐标。
数据
帧
是10,000 x 10,000邻接矩阵: adj.shape (10103, 10103) 而不是做像这样
的
事情 adj.iloc[coord1], [coord2]] (这很好用),我需要能够通过0- 100,
浏览 10
提问于2020-10-27
得票数 1
回答已采纳
2
回答
pandas
数据
帧
:获取
给定
行
的
索引
、
我有一个
数据
帧
,如下所示: d =
pandas
.DataFrame({1:{1,2,3}}, index={0:{103,104,105}}) 我想要获取
给定
行
的
索引
。例如,df.iloc1
的
索引
应该是104。我该怎么做呢?
浏览 14
提问于2019-01-29
得票数 0
1
回答
在
Pandas
中合并
索引
上
的
数据
帧
效率更高
、
、
、
为什么在
索引
上合并
Pandas
中
的
数据
帧
比在列上合并
数据
帧
更有效(更快)?import
pandas
as pd df = pd.DataFrame({'ID': [0, 1, 2, 3, 4],33, 41, 42, 50, 45, 28, 32]})df = df.set_index('ID') df2 = df2.set_ind
浏览 1
提问于2018-06-21
得票数 18
1
回答
当双方括号内同时提供行
索引
和列
索引
时,熊猫df.loc[]给出了SyntaxError。为什么?
、
我试图让.loc[]在
给定
行
索引
器和列
索引
器时返回
数据
帧
。下面是错误
的
代码。>>> user_data = { dfuser.loc[[:, 'name']]SyntaxError: invalid syntax 当
给定
浏览 1
提问于2022-03-28
得票数 0
1
回答
如何
在起始
索引
和结束
索引
之间将文件拆分成不规则部分?
、
、
、
我想把一个文件分成3个较小
的
文件。不幸
的
是,我不能这样做,因为我不能在两个不同
的
文件中拥有来自列A
的
相同
的
唯一值。这就是为什么我要获得
给定
文件
的
结尾
索引
的
原因,如下所示:import numpy as np x.append(df2.index[0]) p
浏览 4
提问于2020-03-14
得票数 1
回答已采纳
0
回答
使用行
索引
操作
的
Groupby?
、
、
如何
在
pandas
中选择具有
给定
行
索引
操作
的
行(例如,只有偶数行或仅当row# %5 == 0时)?假设我有一个包含df [120 rows x 10 column]
的
数据
帧
,我想从中创建两个
数据
帧
,一个来自偶数行df1 [60 rows x 10 column],另一个来自奇数行[60 rows x
浏览 5
提问于2016-07-08
得票数 2
回答已采纳
7
回答
是否同时对列和
索引
值对
pandas
数据
帧
进行排序?
、
、
、
按列
的
值和
索引
对
pandas
dataframe进行排序是否可行? 如果按列
的
值对
pandas
数据
帧
进行排序,则可以得到按列排序
的
结果
数据
帧
,但不幸
的
是,您会看到
数据
帧
的
索引
顺序与排序列
的
值相同。那么,我是否可以按列对
数据
帧
进行排序,例如名为count
的
列,
浏览 2
提问于2013-11-29
得票数 59
1
回答
将
pandas
dataframe设置为不在其他dataframe中
的
值
、
、
我有一个熊猫
数据
框,我想将其分为测试和训练
数据
框,以便进行
数据
分析练习。我有一个事故
数据
库,其中有3个等级
的
事故- 1,2,3。我想将每个等级
的
样本大小相等
的
数据
写入训练
数据
帧
,然后将此处未添加
的
数据
写入测试
数据
帧
。训练
数据
帧
工作正常,但测试
数据
帧
不工作。 我
的</e
浏览 17
提问于2020-08-10
得票数 0
1
回答
什么等同于用于dask
数据
帧
的
iloc?
、
在这种情况下,我需要按
位置
对dask
数据
帧
进行
索引
。我看到没有可用
的
.iloc方法。有没有别的选择?或者我需要使用基于标签
的
索引
吗?例如,我想import numpy as npdf = dd.from_
pandas
(pd.DataFramenp.random.random(10) for k in ['a',
浏览 2
提问于2017-10-16
得票数 6
2
回答
带有字符串
的
Pandas
透视- ValueError:
索引
包含重复条目,无法重塑
、
、
、
给定
此
数据
帧
:df=pd.DataFrame({'Field':['a','b','a','b'],'Value':['aa','bb','cc','dd'],0 a aa 02 a cc
浏览 8
提问于2017-12-18
得票数 2
回答已采纳
2
回答
pandas
drop row基于
索引
vs ix
、
、
我正在尝试删除基于其
索引
(而不是
位置
)
的
pandas
数据
帧
行。
数据
框如下所示129518 a developer and 571 responsiblefor 5956 by helping them 我想删除
索引
浏览 0
提问于2016-10-01
得票数 22
回答已采纳
1
回答
从CSV文件python中删除行
、
、
有没有一种方法可以在不重写整个内容
的
情况下从CSV文件中删除一行?目前,我使用一个包含我想要删除
的
行
的
数据
库
的
字典'db‘,首先我读取列,然后完全重写CSV中
的
每一行,除了我想删除
的
ID行之外,有没有一种方法可以做到这一点而不必重写所有内容?
浏览 13
提问于2020-04-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pandas
:使用set_index()将列设置为
索引
创建一个子
索引
。为什么会发生这种情况,以及
如何
删除它?
、
、
、
我想使用
pandas
数据
帧
中
的
第一列作为行
索引
,所以我尝试使用来实现,但这样做
的
副作用是添加了额外
的
列
索引
。(运行选项InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
的
jupyter notebook代码): df
浏览 9
提问于2018-08-16
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何
在
Pandas
中选择丢失
数据
超过一定数量
的
行/列?
、
我正在尝试学习
如何
选择丢失
数据
超过一定数量
的
行或列。使用value_counts,我可以
找到
满足条件
的
列,但是我不知道
如何
检索int形式
的
索引
,以便可以访问
数据
帧
并从
数据
帧
中删除相应
的
列。
如何
在int中转换/检索
索引
?还有,有没有更简单
的
方法来做到这一点呢?df3 =
pandas
.
浏览 3
提问于2016-11-17
得票数 2
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