我想根据已识别的关键字在dataframe中添加新列:
这是当前数据(Dataframe= df):
Topic Count
0 This is Python 39
1 This is SQL 6
2 This is Paython Pandas 98
3 import tkinter 81
4 Learning Python 94
5 SQL Working 85
6 Pandas and Work 67
我正在用python处理一个pandas数据框架,并且正在尝试计算组中某列的唯一值。我的问题是,我需要该计数来表示组中稳步增加的行数,并且我也不希望对NaNs进行计数。 简化后的数据如下所示 ID occup
1 NaN
1 A
1 NaN
1 Nan
1 B
2 K
2 NaN
2 L
2 L
2 M 在由'ID‘定义的组中,新的列'occup’应该计算‘occup’中唯一值的数量,但是在每个组的第一行中,我希望
我有一个2列3000行的dataframe。
第一列在时间步骤中表示时间.例如,第一行是0,第二行是1,.,最后一行是2999。
第二列表示压力。当我们在行上迭代时,压力会发生变化,但会表现出重复的行为。因此,每隔几步,我们就会看到它的最小值( 375),然后再上升,然后在375,等等。
在Python中,我想要做的是迭代行并查看: 1)在什么时候,我们看到压力最小。
2)求出最小值之间的频率。
import numpy as np
import pandas as pd
import numpy.random as rnd
import scipy.linalg as lin
from ma
给定具有数值的pd.DataFrame。我创建了一个汇总每列的行,如果数字大于或小于列数量的0.1 %,我想将其转换为二进制值0 /1。 dataframe example最后一行是列的总和(数据帧很大,它只是其中的一部分) 我知道每行和每列都需要一个循环。我命令用R: percent <- vector(length=nrow(df))
for (i in 1:ncol(df)) {
percent[i] <- sum(df[, i])*0.001
}
df_bin <- df
for (i in 1:33) {
for (j in 1:nr
Pandas read_fwf难以解释类似日期的字符串
我正在将数百个固定宽度的文件读入postgresql数据库,并使用pandas read_fwf代码对其进行解析。
我的绊脚石是试图从其中一行的最后十列中提取周期的结束日期。
可以在NOAA网站的中找到一个示例文件:
我的Python/pandas脚本中的关键代码片段:
import os
import time
import requests
import pandas as pd
import time
import datetime
from dateutil.parser import *
## Load adapters
im