我有一个从Excel导入的数据帧。导入后,我检查了有很多 NAN 数据帧中的值。当我将dataframe列转换为Str对象时。没有剩余的NaN值。我的意思是,dataframe不能再计算NaN值了。那些 NAN 值显示为 nan 在数据帧中。我真的想要那些 NAN 数据框中的空单元格,如Excel。有什么建议吗?
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
我有两个熊猫数据帧:
数据帧1:
ITEM ID TEXT
1 some random words
2 another word
3 blah
4 random words
数据帧2:
INDEX INFO
1 random
3 blah
我想要将( dataframe 2的) INFO列的值与dataframe 1的TEXT列进行匹配。如果匹配,我希望看到一个新的列带有"1“。
如下所示:
ITEM ID TEXT MATCH
1 some random words
我有一个dataframe,其中每一列代表一个用户。我正在尝试删除一个只有NaN和0.000000的any列,这样Username1或第一列就不会包含在数据帧中,而其他列会包含在数据帧中。 这是数据帧: username 1 2 3 4 5
date
2019-01-16 NaN 9.16667 NaN NaN 1.000000
2019-01-17 NaN NaN NaN 1.000000 1.000000
2019-0
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
我已经创建了三个不同的pandas数据帧,方法是将Group by应用于三个不同的数据,列分别为A、B、C。 Resultdf=SessionDev.query(AppDetails).filter(text(" A in ('20170727L00319')")).all()
df1= Resultdf.groupby(["A", "B","C"]).size().reset_index(name='Count') df1 A | B
我将csv文件读入pandas数据帧,并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面,我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助!
我是python的新手,在这里我有一个问题,我不知道如何解决,请帮助。
事情是这样的:我有一个dataframe,我想提取一个满足两个不同条件的列。
列如下所示:
state gender year name births
13299 AK F 2013 Emma 57
13300 AK F 2013 Sophia 50
13301 AK F 2013 Abigail 39
13302 AK F 2013 Isabella
在使用to_flat_index()函数时,我观察到列名的一些奇怪行为。
从MultiIndex数据帧开始
a=[0,.25, .5, .75]
b=[1, 2, 3, 4]
c=[5, 6, 7, 8]
d=[1, 2, 3, 5]
df=pd.DataFrame(data={('a','a'):a, ('b', 'b'):b, ('c', 'c'):c, ('d', 'd'):d})
生成此数据帧
a b c d
a b c d
我正在尝试写一些东西来回答“每一列中可能的值是什么?” 我创建了一个名为all_col_vals的字典,并从1迭代到我的数据帧有多少列。然而,当在网上读到这一点时,有人说这看起来太像Java了,更多的pythonic方式是使用zip。我不明白我怎么能在这里使用zip。 all_col_vals = {}
for index in range(RCSRdf.shape[1]):
all_col_vals[RCSRdf.iloc[:,index].name] = set(RCSRdf.iloc[:,index]) 输出看起来像'CFN Network': {nan,