如何抑制熊猫数据帧？
熊猫数据帧是一种云计算中的网络通信问题，指的是在数据传输过程中出现的延迟、丢包或者网络拥塞等情况，从而影响数据的正常传输和处理速度。下面是对如何抑制熊猫数据帧的完善答案：
抑制熊猫数据帧的方法包括：
- 优化网络结构：通过调整网络拓扑、增加网络带宽、改进路由算法等方式优化网络结构，降低网络拥塞的可能性。
- 使用流量控制技术：通过实施流量控制策略，包括拥塞控制和流量整形，对网络中的数据流进行限速和调整，避免拥塞问题的发生。
- 引入负载均衡：通过使用负载均衡设备，将网络请求合理地分发到不同的服务器上，降低单一服务器负载，提高网络传输效率。
- 数据压缩和优化：采用数据压缩技术，对传输的数据进行压缩处理，减少数据量，提高传输速度。
- 使用缓存技术：通过在网络中引入缓存层，将经常访问的数据存储在缓存中，减少对后端存储系统的访问压力，提高数据获取速度。
- 预取和预加载：在数据传输过程中，通过提前获取和加载可能用到的数据，避免网络传输延迟对数据获取造成影响。
- 引入CDN加速：通过使用内容分发网络（CDN）服务，将数据缓存到离用户最近的节点上，减少数据传输距离，提高数据访问速度。
对于抑制熊猫数据帧问题，腾讯云提供了以下相关产品和服务：
- 腾讯云负载均衡（产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/clb）：提供高性能的负载均衡设备，帮助用户实现流量分发，提高网络传输效率。
- 腾讯云内容分发网络（CDN）（产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdn）：通过将数据缓存到全球各地的节点上，提供快速、稳定的内容分发服务，加速数据访问速度。
- 腾讯云云服务器（CVM）（产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供高性能、可靠的云服务器，支持弹性扩展和自动负载均衡，优化网络传输和处理能力。
- 腾讯云弹性缓存Redis（产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/redis）：提供高性能的分布式缓存服务，通过缓存热门数据，减少对后端存储系统的访问压力，提高数据获取速度。
请注意，本回答中的产品和服务仅代表示例，其他云计算厂商同样提供类似的解决方案，但根据问题要求，不提及具体品牌商。
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1回答
我从一个JSON文件中创建了3个数据帧。我试图在我的工作数据框架上创建一个列，方法是将键列映射到其他两个数据帧，我使用的方法是有效的，但是它发出了一个警告："A值正试图设置在DataFrame的一个切片的副本上。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value。我该如何解决这个问题？
误差图像
浏览 18提问于2022-08-01得票数 0
1回答
熊猫-数值栏
、、
如何选择具有数据帧中所有列的数值的列？
我们可以通过使用列名来选择所需的列，然后从数据帧中切片这些列，但是如何使用其中存在的数据类型提取这些列呢？
浏览 17提问于2022-03-02得票数 0
我正在CC2538板上制定802.15.4协议。
在802.15.4文档中，Ack帧没有任何地址信息。
如何在设备或协调器上获取确认帧？
例如
数据帧相互发送，它们必须与ack帧同步。
但是当设备或协调器向另一端发送ack帧时，
没有关于目标地址的信息。
在设备/协调器上如何接收确认帧？
浏览 20提问于2016-08-11得票数 0
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1回答
当我使用lapply时，我会生成一个包含52个数据帧的列表。然而，也有消息"Joining by: rowname (rowname exist in each 52 dataframes as a column)"和警告消息。
我尝试了所有不同的方法来隐藏警告消息，但我成功了。要么更改rMarkdown代码，要么在rfile中使用suppressWarning。
但是，我不知道如何隐藏"Joining by"消息。我不知道这是哪种类型的消息(肯定不是警告，但具有与警告消息相同的颜色)。
浏览 7提问于2017-12-29得票数 0
4回答
我只想添加存储在字典中的数据帧。直觉上，我想要循环字典。但是，我没有零值的初始数据帧。要做到这一点，最好的方法是什么？目前，我正在做以下工作：
dict = {'B' :df1, 'C':df2, 'D': df3}
total = dict['B'] + dict['C'] + dict['D']
dfs是从csv文件读取时初始化的，可能有3个以上。
如何在循环中完成此任务？
浏览 2提问于2015-06-30得票数 0
1回答
我正在传递1000行的数据块，并将它们合并到一个pandas数据帧中，但是合并后的数据帧不会保存，并且每次都会有一个新的数据帧输出。如何在每次迭代中保存合并？
def mergeDFs:
def merge(x):
df = df.merge(x, left_on="id", right_on="id")
reader = pd.read_csv("train_lag.csv", chunksize=1000)
for r in reader:
merged = merge(r)
浏览 5提问于2019-10-26得票数 1
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2回答
我是Python和Pandas的新手，但我有一个包含多个列的CSV文件，我已经将其读入到一个数据帧中。我想画一张数据和y=‘x=Index’的散点图。其中索引是数据帧的索引，是日期。谢谢堆，杰森
浏览 0提问于2012-12-18得票数 8
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10回答
我有一个有423244行的大型数据帧。我想把它一分为四。我尝试了下面的代码，它给出了错误？ValueError: array split does not result in an equal division
for item in np.split(df, 4):
print item
如何将该数据帧分成4组？
浏览 3提问于2013-06-26得票数 133
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我使用以下代码将数据帧保存到excel：
writer = pd.ExcelWriter(self.file_name, engine='openpyxl')
writer.book = workbook
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in workbook.worksheets)
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, columns=columns, header=True, index=False, startrow=11, startco
浏览 1提问于2018-11-06得票数 2
2回答
我正在尝试做一些数据帧操作。我如何获取像这样的数据帧？
2018 data
Age City1 City2
0 5 10
1 6 11
2 8 21
2019 data
Age City1 City2
0 15 20
1 63 21
2 83 41
并像这样创建单独的数据帧
Age 0
2018 2019
City1 5 15
City2 10
浏览 3提问于2019-07-10得票数 2
4回答
熊猫数据细胞列表
、、
我有这样的数据框架：
我想要一个新的数据框架，其中有一个新的列，其中包含这样的列表：
如何在包含基于相似月份的元素的数据帧单元格中创建列表？
浏览 4提问于2017-08-16得票数 3
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我有一个数据帧列表：
lists <- replicate(10, as.data.frame(matrix(rnorm(100), 10, 10)), simplify = FALSE)
names(lists) <- LETTERS[1:10]
我想把所有的数据帧写到一个单独的文件中，根据它们在R中的对象名来命名。我用paste试过lapply，但这非常失败：
lapply(lists, function(x) write.table(x, file=paste(x,".txt"), sep="\t"))
Error in file(file,
浏览 1提问于2018-02-12得票数 5
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1回答
滚窗熊猫
、
我需要从我的时间序列中创建一个数据集，其中包含由滚动的重叠窗口组成的样本。也就是说，以特定的窗口大小和特定的步长拆分我的数据帧。
如何使用Pandas做到这一点？我看到有一个滚动窗口，但它用于对窗口中的值执行一些聚合(例如，计算滚动平均值)。我只对隔离这些重叠的窗口感兴趣。该怎么做呢？
因此输出将是数据帧，如下所示：
1, a
2, b
3, c
4, d
5, e
6, f
7, g
对于窗口大小3和步骤2，输出将是：
1, a
2, b
3, c
3, c
4, d
5, e
5, e
6, f
7, g
为了清楚起见，我知道如何为此编写一个函数，只是想检查一下Pandas中是否已经有
浏览 6提问于2016-11-16得票数 2
1回答
我有一个只有一行的初始数据帧：
A B C D E
0 1 5 11 0
我希望通过在一列中添加一个行来添加与初始行不同的行。例如，在添加第二行之后，数据帧将是：
A B C D E
0 1 5 11 0
1 1 5 11 0
在添加五行之后：
A B C D E
0 1 5 11 0
1 1 5
浏览 6提问于2017-06-18得票数 0
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1回答
我有一个数据帧列表： all_df = ['df_0','df_1','df_2','df_3','df_4','df_5','df_6'] 我如何从这个列表中调用它们来做这样的事情： for (df,names) in zip(all_df,names):
df.to_csv('output/{}.csv'.format(names)) 当预期执行时，我得到了错误的'str' object has no attribute 'to_c
浏览 20提问于2020-06-19得票数 0
3回答
如何从一组元组中过滤数据帧，以使配对是相同的？我需要一种更优雅的写作方式。我尽量不使用merge，因为它会降低效率。 所以我有一个名为tup_list：[('118', '35'), ('35', '35'), ('118', '202')的元组列表，假设每个元组中的第一个元素是A，第二个元素是B，我试图根据这个tup_list过滤我的数据帧，其中的配对需要相同。 原始数据帧： A B
118 35
118 40
35 202
118 1
35 35 根据tup_list过滤后，新的数据帧
浏览 28提问于2018-12-21得票数 4
2回答
我有一个名为PDay的列表，其中包含3个子列表。每个子列表包含6个数据帧。为了打印每个数据帧( PDay[1][1]、PDay[1][2]、.)，我编写了以下代码：
A<-seq_len(3)
B<-seq_len(6)
F1<-function(x,y){
PDay[[y]][[x]]
}
c(outer(B,A,F1))
这是我的错误：“递归索引在第4级失败”
我的密码怎么了？我怎样才能改正呢？
谢谢
编辑:请不要嵌套循环。只是外部()函数。
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
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我有一个分组数据框架：
a = [1, 2, 3, 4] + [11, 22, 33, 44] + [111, 222, 333, 444] + [1111, 2222, 3333, 4444] + [1111, 2222, 3333, 4444]+ [11111, 22222, 33333, 44444]+ [111111, 222222, 333333, 444444]
b = ['Friday', 'Friday', 'Friday', 'Friday',
'Monday', 'Mond
浏览 5提问于2021-12-17得票数 0
1回答
我有如下数据帧：
df = pd.DataFrame({"id": [100, 200, 200, 300, 300, 300], "val1": [1.5, 2.5, 4.5, np.nan, 6.5, np.nan], "val2": [9.5, 7.5, 8.5, 3.5, np.nan, np.nan]})
我想要实现的是将每个组(假设数据帧按id分组)为零，到所有组的最大行数。以上数据帧的每个id的最大行数为3，因此产生的数据帧应该如下所示：
df_true = pd.DataFrame({"id": [100, 100
浏览 2提问于2019-03-08得票数 1
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我有一份股票市场上的上市公司名单： german_list = ['DTE.DE','DAI.DE','HOT.DE','WDI.DE'] 我使用以下代码读取它们以获取pandas数据帧： for stock in german_list:
globals()[stock] = data.DataReader(stock,'yahoo',start,end) 其中一个数据帧的名称是例如DTE.DE。如何重命名或访问此数据帧？ 谢谢!
浏览 20提问于2020-12-26得票数 0
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在熊猫中拆分时间戳日期
、、、、
我有一个关于熊猫问题的问题：
因此，我有一个数据帧，如下所示：
timestamp user exercises
2018-01-01 John 7
2018-01-01 Mary 9
2018-02-01 John 3
2018-02-01 Mary 2
2018-03-01 John 1
2018-03-01 Mary 5
2019-01-01 John 3
2019-01-01 Mary 4
201
浏览 0提问于2019-05-04得票数 1
1回答
请各位前辈，我有四列的数据帧。我想添加另一个列，但总是出错。我已经尝试使用df“= dkdkdkddk。这不起作用。以下是代码。我还可以如何添加该列 def eval_func(chromosome):
F = chromosome.getCompiledCode()
fit = []
for version in range(len(numberOfversion)):
spectrum = FaultVersionsDict[str(numberOfversion[version])]
EP = spectrum[:, 0]
EF = spectrum[:, 1]
浏览 7提问于2021-09-28得票数 0
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我有一个n x m的pandas数据帧和一个长度为g的pandas序列。我如何根据索引将数据帧按序列划分？
到目前为止，我已经将序列与数据帧合并，并简单地将一个单元格除以另一个单元格。
谢谢
浏览 17提问于2016-07-29得票数 0
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1回答
我有一个只有数据的数据。我在代码中对头文件进行了强制处理。如何将数据与数据帧中的数据附加到标头中。data.csv有带有随机列的随机数据，我只需要使用特定的过滤器来选择特定的记录，这是我通过iloc和分配给数据帧df_NEW所做的。下面是我的代码：
import pandas as pd
df=pd.read.csv("C:\\users\\data.csv")
headers=['col1','col2','col3','col4','col5']
df_NEW=df[df.iloc[:,3]=
浏览 4提问于2021-08-13得票数 1
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1回答
我使用熊猫的nsmallest来查找特定列中具有最小值的n行，如果我正确理解它返回数据帧对象；如何从数据帧中删除这些行？熊猫的drop只获取行索引，而不是数据框架
浏览 1提问于2021-04-22得票数 1
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2回答
我试图在熊猫数据帧中根据与另一个数据帧的值相匹配的值来选择行。关键的是，我只想在行中匹配值，而不是整个系列。例如：
df1 = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'a':[3, 2, 1], 'b':[4, 5, 6]})
我希望从df1中选择'a‘和'b’值都匹配df2中任何一行的行。我试过：
df1[(df1['a'].isin(df2['a'])) & (df1['
浏览 3提问于2016-11-16得票数 2
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我想在循环中创建数据帧，但使用关键字命名每个数据帧，以避免覆盖循环中的每个数据帧。
这是我的数据框的简化版本：
ID Field Value
1 A 1.1
2 A 1.2
3 A 2.4
4 B 1.7
5 B 4.3
6 C 2.2
因此，在这种情况下，我想以名为A、B和C的3个数据帧结束，所以这是我所疲惫的：
df2= df.groupby(['Field'])
for key, group in df2:
key = group.reset_index()
当然，每
浏览 0提问于2015-07-21得票数 4
我有10个DataFrames，它们的行数相等，每个数据帧都有自己的一组唯一列(没有在任何数据帧之间共享)。我想简单地将数据帧串行地添加在一起，这样最终的数据帧就包含了所有数据帧中包含的所有列。最终数据帧的第一行将包含第一个数据帧的第一行，然后是第二个数据帧的第一行，依此类推，直到第十个数据帧。我尝试过pandas.concat(dataframes，axis=1)，但它最终以某种方式在我的数值数据中创建了NaN值。我通过编写一个极其缓慢而丑陋的方法来解决这个问题，该方法按索引递增各行，并逐行创建最终的数据帧。熊猫做这件事的正确方式是什么？
浏览 0提问于2017-08-07得票数 0
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1回答
我有一个没有列名的txt文件。当我尝试使用pandas.read_csv导入它时，第一行就变成了列名。
txt文件如下：
0 9 8 2 1
1 2 3 2 2
2 3 4 5 3
如果第一行(0 9 8 2 1)是数据帧的列名，我如何成功地导入这个txt文件？
如何在数据帧中插入列名？
浏览 2提问于2019-12-17得票数 0
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1回答
我发布了这篇文章，希望我能得到一个令人信服的答案。df是我的数据帧。我想知道apply函数中传递给min_max的是什么。当我在min_max内打印行时，我得到的数据帧不同于在它之外得到的数据帧
import numpy as np
def min_max(row):
print(row)
print()
data = row[['POPESTIMATE2010',
'POPESTIMATE2011',
'POPESTI
浏览 8提问于2018-03-06得票数 0
3回答
我目前正在尝试将一个熊猫数据帧分割成包含每N行的未知数量的块。
我尝试过使用numpy.array_split()，但是这个函数将数据帧分割成N个块，其中包含未知的行数。
有没有一种聪明的方法可以将python数据帧拆分为多个数据帧，每个数据帧包含来自父数据帧的特定数量的行？
浏览 1提问于2018-02-09得票数 5
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1回答
按输出串联多只熊猫群
、、、
我希望在给定数据集的不同子集上进行多个.groupby()操作，并将它们全部绑定在一起。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"ID":[1,1,2,2,2,3],"Subset":[1,1,2,2,2,3],"Value":[5,7,4,1,7,8]})
print(df)
ID Subset Value
0 1 1 5
1 1 1 7
2 2 2 4
3 2 2 1
4 2
浏览 0提问于2019-08-23得票数 2
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3回答
循环遍历一堆文件并为每个文件创建单独的数据帧的最佳方法是什么？我已经研究过其他问题，但似乎每个问题的重点都是将文件连接到一个数据框架中。
例如，如果我有mylist = 'a.csv'，'b.csv'，'c.csv'，并且我希望我的每个数据帧都使用文件的名称(a，b，c)，我不能这样做，因为赋值语句的左边被视为字符串。如何纠正这一点，以便将其解释为数据分配？
mylist = ['a.csv','b.csv','c.csv']
import pandas as pd
for file in myli
浏览 3提问于2016-04-18得票数 1
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2回答
我有一个包含5000行的timeseries数据帧(df_ohlc_OTF)。我还有一个listner，它接收1到1行(df_latest_OTF_candle)。当我收到一行时，我希望删除最旧的行，并将新行添加到数据帧中。 现在，我使用如下的Concat函数来完成此操作： if len(df_ohlc_OTF.index)>5000:
df_ohlc_OTF = df_ohlc_OTF.drop(df_ohlc_OTF.index[0], axis='index') # remove oldest row
df_ohlc_OTF = pd.concat([
浏览 15提问于2020-10-10得票数 0
5回答
我不确定这是否是一种愚蠢的方式，但我有几个数据帧，它们都有相同的列。我需要重命名每个数据帧中的列，以反映每个数据帧的名称(之后，我将执行所有这些数据帧的外部合并)。
假设数据帧名为df1、df2和df3，每个都包含name、date和count列。
我想将df1中的每个列重命名为name_df1、date_df1和count_df1。
我编写了一个函数来重命名这些列，因此：
df_list=[df1, df2, df3]
def rename_cols():
col_name="name"+suffix
col_count="count"+su
浏览 4提问于2016-01-17得票数 8
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2回答
我对熊猫很陌生。我想分析一下下面的情况。比如说，水果市场每天给出的水果价格是从18:00到22:00。每隔半个小时，他们就会在实验室之间更新水果的价格。考虑市场在6点给出的水果价格如下，
Fruit Price
Apple 10
Banana 20
在18:30半小时后，名单被更新如下，
Fruit Price
Apple 10
Banana 21
Orange 30
Grapes 25
Pineapple 65
我想检查一下最近18:30和18:00之前的水果价格是否有变动。我想得到的结果是，
Fruit 18:00 18:30
B
浏览 0提问于2019-03-11得票数 0
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生成多个熊猫数据帧
、、、
我正在从一个网站检索多个csv格式的数据帧。我将数据帧保存在一个空列表中，然后逐个读取。由于它们有不同的列名和列顺序，所以不能将它们添加到单个数据框架中。因此，我有以下问题：
我是否可以在循环中创建一个具有不同名称的数据帧来读取文件，因此，与其将它们保存到列表中，不如为检索到的每个文件创建一个新的dataframe？如果这是不可能的/推荐的，是否有方法迭代我的列表来提取数据帧？目前，我只读了一个数据帧，但我希望能想出一种方法来自动化这段代码，以创建类似data_1、data_2等的东西。现在，我的代码并不是很费时，因为我只有4个数据帧，但是如果有更多的数据，这会变得很麻烦。这是我的代码：
im
浏览 1提问于2015-01-26得票数 3
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3回答
对于我想要的操作，Topple很可能是错误的名称，但我想不出更好的名称。
我有N个形状为(100,3)的数据帧，原始数据帧的每一行都是测试的名称及其产生的两个结果。我希望将单个数据帧重塑为(1,200)形状，并将测试的所有值作为一行。之后，我将把所有N个数据帧附加到一个单独的数据帧中，并以(N,200)个数据帧结尾。
下面是一个使用虚拟数据的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import random
import string
np.random.seed(42)
tests = np.random.choice(list(string.
浏览 13提问于2018-12-12得票数 0
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熊猫栏连列
、、
我有两个索引不均匀的数据帧：
我想将这两个数据帧( df1和df2 )组合成df3，但是在那里我无法用下面的代码来完成它：
df3 = pd.concat(df1,df2,axis=1)
求你了，帮帮忙:怎么连接？
我想得出这个数据框架：
浏览 1提问于2018-03-18得票数 2
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如何根据对另一个数据帧的多行值的操作在数据帧中添加列？
这是我最初的数据帧示例。
我要输出如下
哪里
示例
到目前为止，我尝试使用unique(ord_date、crt_code和del_date组合)添加一个新的数据帧，然后尝试计算每一行的得分，但我不知道如何设置if条件。
df2['score'][(df2['ord_date']==xxxx)&(df2['crt_code']==xxxx)&(df2['del_date']==xxxx)]
= if(df['
浏览 2提问于2019-06-18得票数 0
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我使用以下代码从相当大的数据帧中删除行。
try:
df = df[~df['Full'].str.contains(myregex, regex=True, case=False)]
return df
但是，任务管理器没有在每次迭代时减少内存中数据帧的大小(每次删除大量数据)，而是显示了更高的内存利用率。
在开始过滤之前，python使用了大约4GB的内存，但是在第22次过滤事件之后，它使用了22 4GB的RAM。
是否有更有效地从数据帧中删除匹配项的方法？
编辑:我使用regex并包含。我改变不了
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
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如何在熊猫数据帧中删除或禁用索引？
我正在从“用于数据分析的python”一书中学习熊猫，我已经知道我可以使用dataframe.drop删除一列或一行。但是我没有发现任何关于禁用所有索引的方法。
浏览 10提问于2013-08-17得票数 27
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2回答
我当前的数据被组织成两个相同形状的数据帧。然后，在计算后，Id要将所有列加为一列。
我这样做是用：
df = df1_kwh.multiply(df2np).sum(axis=1)
然而，当我使用df.shape时，我得到了"(347，)“的形状，意思是没有列，然后我无法使用df.insert向"sum”值列添加额外的列。
如何使df.sum的输出能够被其他函数操作？
浏览 2提问于2022-06-20得票数 0
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因此，我终于想出了如何选择熊猫数据帧的一部分，但现在我迷失在如何使用其中的数据。我希望能够在一分钟内将所有条目加在一起。
for minute in rrule.rrule(rrule.MINUTELY, dtstart=pd.datetime.strptime(dateToday+"T15:30","%Y-%m-%dT%H:%M"), until=pd.datetime.strptime(dateToday+"T22:00","%Y-%m-%dT%H:%M")):
temp = pageData[(pag
浏览 0提问于2014-10-08得票数 0
1回答
2017年10月16日编辑:我想我发现了问题，似乎是pandas内核的bug。它不能合并/连接超过145k行的任何内容。144k行，它可以做到没有问题。Pandas版本0.20.3，运行在Fedora 26上。
-原始帖子
我有一个中等大小的数据要处理(大约200k行，大约40列)。我已经优化了很多代码，但我现在唯一的麻烦就是连接列。
我以一种不幸的结构接收数据，需要以某种方式提取数据，然后将其全部放入数据帧中。
基本上我一次提取2个数组(每个200k行长)。一个数组是时间戳，另一个数组是值。
在这里，我创建了一个dataframe，并使用时间戳作为索引。
当我提取第二个数据块时，我执行相同的
浏览 0提问于2017-10-16得票数 2
1回答
我有两个数据帧温度(Y)和比率(X)。在每个数据帧中，我有60列，对应于测量这两个参数的60台不同的机器。
现在，我为y和x的每台机器绘制了一个图，如下所示：
for column in ratio.columns:
x = ratio[column]
y = temperature[column]
if len(x) != len(y):
x_ind = x.index
y_ind = y.index
common_ind = x_ind.intersection(y_ind)
x = x[common
浏览 23提问于2019-07-14得票数 1
3回答
Group by计算熊猫
、、、、
在应用groupby之后，我有一个数据帧 category | item
------------------
A | a_item1
| a_itme2
| a_item3
------------------
B | b_item1
| b_item2
------------------ 在这一点上，我想添加一个带有计算的新列：10 / (no of items per category)。对于示例数据，这将是： category | item | value
-------------------
浏览 25提问于2021-09-16得票数 1
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我尝试在数据帧中计算符号条纹，但不计算相同符号时的总和值。 df['win'] = np.sign(df['log'])
df['steak']= 0
df.loc[(df['win']!=df['win'].shift() ),'steak'] = df['win']
df.loc[(df['win']==df['win'].shift() ),'steak'] = df['steak'] + df['
浏览 15提问于2020-11-05得票数 0
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条件熊猫合并
、、
我有两个数据帧，一个是大的(+百万行，几百列)，另一个是小的(10行，几百行)。他们有类似如下的数据：
数据帧1：
ID val1 val2 Time1
234 0.32 1 306
234 0.93 0 309
235 1.02 1 305
数据帧2：
ID val3 val4 Time2
234 9621 234 302
234 12 0 308
235 500 9 305
我需要通过ID连接这些值
浏览 2提问于2018-01-25得票数 0
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如何处理熊猫的这种逻辑？
、、、
我有一个数据框架，如下所示。
coutry flag
0 China red
1 Russia green
2 China yellow
3 Britain yellow
4 Russia green
......................
在df' country‘中，您可以看到许多不同的国家名称。我想将第一个显示国家设置为1，第二个设置为2。该标志与您可以看到的logic.So相同，结果如下：
coutry flag
0 1 1
1 2 2
2
浏览 0提问于2016-08-16得票数 2
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