我正在使用for循环来重用现有的数据帧。
示例代码:
for i in range(0, 5, 1):
RGU_TT_TempX = pd.DataFrame()
RGU_TT_TempX = RGU_TT_Temp
#Merging Regular Ambulance TT with MSUs TT
#Updating MSUs TT according to the Formula
RGU_TT_TempX["MSU_X_DURATION"] = 0.05 + df_temp_MSU1["MSU_X_DURATION"
我有以下pandas (pd)数据帧:
> df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[4,5,6], 'z':[7,8,9]}, index=['one', 'two', 'three'])
> df
x y z
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
和一系列:
s = pd.Series([99,99,99])
当我尝试将b中的这些值分配给df中的某个列时,我没有得到任何错误,但该列中
我用pandas库创建了一个数据帧。我想向dataframe中添加一列。然而,我得到了以下error.But,我想我必须输入与lines.How数量一样多的数据,我可以在我想要的行和列中输入信息吗?如果不输入数据,如何创建列? import pandas as pd
kd = pd.DataFrame(data)
insertColumns = kd.insert(0, "Age", [21, 23, 24, 21],True )
print(kd) 错误: ValueError: Length of values (4) does not match length o
ValueError信息试图告诉我什么?下面的代码有什么问题,或者我期望它能工作?
在分配的两边,切片级数的长度是相同的。
import pandas as pd
d = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[6,7,8,9,0], 'C':[7,8,4,2,0]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df["D"] = 0
print( len( # shows that lengths of all slices is the same: 4 4 4 4
df["D"][1:]), le
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片,转置该切片,并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧,我目前正在运行for循环,逐个单元格地复制每个值,但效率非常低。
除了for循环,我已经尝试了.loc,.iloc,与转置,但没有成功。pivot,pivot_table,melt在这里似乎不适用,否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
我正在尝试从许多文档文件中提取数据,并将它们附加到一个数据帧中。
当涉及到单个文件时,我编写的代码工作得很好,但我似乎无法添加到数据帧中以获取更多文件。
import re
import docx2txt
import pandas as pd
import glob
df2=pd.DataFrame()
appennded_data=[]
for file in glob.glob("*.docx"):
text = docx2txt.process(file)
a1=text.split()
d2=a1[37]
doc2=re.finda
假设我有一个数据
df = pd.Dataframe({'A': [6,5,9,6,2]})
我也有一个数组/系列
ser = pd.Series([5,6,7])
如何将本系列作为新列插入到现有的df中,但从特定索引开始,而将缺失的索引“填充”为nan (我认为熊猫会自动这样做)。
即。psuedo代码:
insert ser into df at index 2 as column 'B'
示例输出
A B
----------
1| 6 | Nan
2| 5 | 5
3| 9 | 6
4| 6 | 7
5| 2 | Nan
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
当我尝试从另一列的值有条件地更新数据框列时,我得到了以下错误。
ValueError: cannot set using a multi-index selection indexer with a different length than the value.
在花了几个小时之后,我还没能找出原因。以下是演示此问题的简化代码:
dfm = pd.DataFrame({'jim': [0, 0, 1, 1],
'joe': ['x', 'y', 'z', 'y
我有这样的python大熊猫数据帧,有200到400 k行。
Index value
1 a
2
3 v
4
5
6 6077
7
8 h
我希望这个dataframe值列使用基于字符串值数的特定值填充所有下面的行(就像这里的这个表中有一个字符串值)。我要我的数据就像这样。
Index value
1 a
2 a
3 v
4 v
5 v
6 v
7 v
8 h
我有两个数据帧作为流:
leader:
0 11
1 8
2 5
3 9
4 8
5 6
[6065 rows x 2 columns]
DatasetLabel:
Unnamed: 0 0 1 .... 7 8 9 10 11 12
0 A J .... 1 2 5 NaN NaN NaN
1 B K .... 3 4 NaN NaN NaN
我有一个数据帧,其中有一些列,如下所示:
A B C
0
4
5
6
7
7
6
5
A中可能的值范围仅为0到7。
另外,我有一个8个元素的列表,如下所示:
List=[2,5,6,8,12,16,26,32] //There are only 8 elements in this list
如果A列中的元素是n,我需要将列表中的第n个元素插入到一个新列中,即'D‘。
如何才能在不遍历整个数据帧的情况下一次性完成此操作?
生成的数据帧将如下所示:
A B C D
0 2
4 12
5 16
6
当我继续我的项目在python抓取到excel,我设法提取我想要的信息,并把它放在一个新的excel文件。接下来,我不想在新的工作表上生成数据列表,而是将每个数据列表放到现有数据集的不同列中。
下面是我的第一步代码,以整理我从网站上需要的所有细节,并将其放入数据框架中
import selenium
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
import pandas as pd
path = "C:\\Users\\ChloeChew\\Downloads\\chromed
我正在尝试从数据帧的列中提取+或-符号到一个向量:
如果我有这个数据帧:
sample info
A man;+;yes;no
B man;-;no;no
C woman;+;yes;no
D man;NA;no;no
E woman;-;yes;no
我正在尝试将info列中包含的符号(+或-)提取为一个向量:
strand<-vector()
for (i in 1:nrow(df)){
if(grepl(";\\+;", df[i,2]) == TRUE){
stra
我有两个数据帧,如下:
df1:
A B C D E
0 8 6 4 9 7
1 2 6 3 8 5
2 0 7 6 5 8
df2:
M N O P Q R S T
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 8 6 5
4 5 4 3
我从df1中取出了一段数据,如下所示:
>data_1 = df1.loc[0:1]
>data_1
A B C D E
0 8
我正在试着找出包含特定单词的句子(例如:高),如果该词出现在数据帧的句子中,我想在该数据帧中添加另一列,表示1表示存在,0表示不存在。 Reviews: contains_awesome
Today is an awesome day. 1
The book is good. 0
Awesome weather 1 我尝试了一个特别的评论,因为: grep("awesome", tolower(df$Reviews[1])) # returned output a
我有一个数据帧,如下所示: item width length
0 X 4 1
1 F 15 4
2 R 6 3
3 X 3 10
4 F 10 19 对于每一项,我想列出最长项的宽度和长度。我尝试使用df.groupby("item").max(),但它给出了以下数据帧,这是错误的: item width length
F 15 19
R