import pandas as pd
# list of paragraphs from judicial opinions
# rows are opinions
# columns are paragraphs from the opinion
opinion1 = ['sentenced to life','sentenced to death. The sentence ...','', 'sentencing Appellant for a term of life imprisonment']
opinion2
我正在尝试发现,如果用户删除了B列中某些单元格中的值,那么X列中相同行中的单元格也会使用worksheet_change函数删除。
当我只删除B列中的一个单元格时,IsEmpty(目标)返回true,并且我能够清除X列中的同一行单元格。
但是,当选择B列中的多个单元格并按下delete按钮时,IsEmpty(目标)将返回False。现在这里的Target是多个单元格的范围。我只是找不到一种方法来找出用户是否同时删除了列B中的值范围。任何帮助都将不胜感激。
下面的代码在删除一个单元格时有效,但在删除一定范围的单元格时无效。
Private Sub Worksheet_Change(ByVal T
我想做的是在一个包含70+列的非常大的CSV文件的1列中搜索一个字符串。
一旦找到该字符串出现的行,我希望只显示特定列集中的数据。
这是我一直给我的错误
import pandas as pd
df = pd.read_csv('output.csv')
#columns I would like to display data from
df[df.iloc[0,1,2,11,12,14]]
#search for specific term in specific column
df.loc[df['COLUMN NAME'].str.contains(&
我在一个由8位掩码组成的数据帧中有一列。我想在我的数据框架中把这个“爆炸”成8个新列。位掩码定义为:
mask <- c('term1'=1,'term2'=2,'term3'=4,'term4'=8,...) #etc
最后,我希望在我的数据named中有8个新列,名为term1 (通过term8 ),其值为TRUE/FALSE,并注明是否设置了位。例如,使用3位掩码:
id bitmask
a 1
b 4
c 5
就会来:
id bitmask term1
通过迭代每一行来注释最大值。并生成具有结果输出的新列。有没有人能帮我在Python中使用pandas,如何得到结果? text A B C
index
0 Cool False False True
1 Drunk True False False
2 Study False True False
Output:
Text Result
index
我有以下熊猫DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np
data = 'filename.csv'
df = pd.DataFrame(data)
df
one two three four five
a 0.469112 -0.282863 -1.509059 bar True
b NaN 1.224234 7.823421 bar False
c -1.135632 1.212112 -0.173215 bar False
d N
如何从列表列表中将列中的某些单元格设置为列表,其中列表列表的长度与单元格数相同?
在运行我尝试过的部分时,我会得到以下错误:
ValueError:使用ndarray设置时必须具有相等的len键和值
我想要的DataFrame (在下面用desired显式定义)如下所示:
include array
0 True [1, 2]
1 False NaN
2 False NaN
3 True [3, 4]
4 False NaN
已尝试的代码:
import pandas as pd
# This is what I t
我有一个数据集,如下所示:
A B C Location
10 15 15 South
11 12 42 North
20 13 36 South
15 30 40 West
10 40 20 East
15 20 10 South
45 45 23 North
12 12 12 West
2 0 1 East
我想要创建一个新的列,它根据条件A、B和C <=16打印真或假。
我试过这样做:
for rows in df.rows:
df['Purity'] = np.where((A <= 16 and B<=16 and C&l
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
在我的pandas数据集中,有两列(即A和B),如果A或B被填充,我希望创建第三列(C)为"True“。
我已经试用了以下代码。但是,运行此代码后,C列中的所有值都为"No“(表示A和B列中的所有单元格都为空,但事实并非如此)。
df['C'] = C
C = []
for index, row in df.iterrows():
if df['a'].isnull() is False:
c.append("Yes")
elif df['b'].isnull() is False
我有一个大型excel文件上传到spyder,只是为了一个例子。我说得很简单-
Date Name Project Age Pin_code Remarks Gender
0 2020-01-01 a proj_a 34 123456 grade_a M
1 2019-12-04 b proj_b 48 789012
2 c