假设您有一个函数数组。每个函数返回一个具有相同索引和大小的pandas.Series对象。每个函数都接受相同的输入,即主数据df。
我正在寻找一个输出,该输出将本系列的每一项都作为结果数据帧的列。
目前,我有以下几点:
df_result = [f(df) for f in f_arr]
df_result = pd.DataFrame(df_result)
这需要很长时间(列表操作似乎有一些开销),由此产生的数据就是我所需要的转换。我觉得应该有一个干净的地图/应用的方式来做到这一点。
我有一个包含多个ID的pandas系列对象。我想通过检查它们的ID是否出现在我的pandas系列对象中来过滤掉其他数据帧的行:
DATA['y'] = DATA['ID'].apply(lambda x: 1 if x in IDs else 0)
我注意到数据中的ID 279779在列'y‘中有'1’,尽管该ID不存在于我的ID系列对象中。我运行了以下代码行:279779 in IDs,它返回True,但以下代码没有打印任何内容:
for id in IDs:
if id == 279779:
print('fo
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我的dataframe表示一个图的边列表,格式如下:
node1 node2 weight
0 a c 1
1 b c 2
2 d c 3
我的目标是生成等价的邻接矩阵:
a b c d
a 0 0 1 0
b 0 0 2 0
c 0 0 0 3
d 0 0 0 0
目前,在构建边的数据帧时,我计算了节点的数量,并创建了一个NxN数据帧并手动填充值。pandas从第一个数据帧生成第二个数据帧的方式是什么?
目前正在尝试使用面向对象接口的matplotlib。我仍然是这个工具的新手。
这是我想要使用matplotlib创建的图形(使用excel)的最终结果。
我已经将表加载到数据帧中,如下所示。
下面是我写的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
loaddf = pd.read_excel("C:\\SampleRevenue.xlsx")
#to get the row on number of tickets
count = loaddf.iloc
我想创建一个函数,它接受两个名为键和值的列表作为参数,并返回一个数据帧,example:create_dataframe("One"," two ",["X","Y","A","B"]) ->应该返回一个数据帧 One Two
0 X A
1 Y B 出于这个目的,到目前为止(我正在学习)我已经使用了下面的代码,但是结果只显示了Zero,有人能指导我哪里错了吗? import pandas as pd
def create_dat
我创建了一个有3个参数输入的函数:x,y,z,我想循环遍历它们。X是具有一列y的数据帧,z要求具有多列的数据帧 我试过这个: result = [f(x,y,z) for x,y,z in zip(df1["1com"], df2["1com"], df3["3com"])] Df 1,2,3具有相同的索引长度。 这不起作用,因为方法list comp不允许像这样的多个列。我试过很多东西都没成功。 顺便说一句,我在这里找到了列表理解方法:How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas