当我试图连接两只熊猫数据时,我发现了下面的一个错误:
TypeError: cannot concatenate object of type 'list; only ps.Series and ps.DataFrame are valid
一开始,我认为这是因为一种包含某列列表的数据格式。因此,我尝试将两个不包括列中列表的数据文件连接起来。但我也犯了同样的错误。为了确定,我打印了数据格式类型。他们都是pandas.core.frame.DataFrame。为什么我会有这个错误,即使它们不是列表?
import pyspark.pandas as ps
split_col = spli
我正在尝试为数据帧中的特定单元格填充值,该数据帧中已经有一些信息。当我用小数据测试它时,它可以工作,但在我的项目中,它抛出了"ValueError : cannot convert string to float“ # df : a dataframe with data to be extracted and added to another dataframe data
some_list = df.iloc[:, 0].values
values = df.iloc[:, 1].values
indexList = data.index.values.tolist()
i
我想检查pandas.DataFrame列是否包含特定值。例如,这个玩具Dataframe在"two"列中有一个"h"
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array(list("abcdefghi")).reshape((3, 3)),
columns=["one", "two", "three"]
)
df
one two three
0 a b c
1 d e f
2 g h i
我有一个pandas dataframe,它包含字符串格式的列值和一个datetime索引。我想创建一个新列,其中将包含过去两天内某列的值列表。用熊猫能做到这一点吗?
原始数据格式:
date col1 col2
0 2018-07-08 a b
1 2018-07-09 c d
2 2018-07-10 e f
3 2018-07-11 g h
4 2018-07-12 i j
5 2018-07-13 k l
6 2018-07-14 m n
最终数据帧:
date col1
在我的项目中,我需要检查整个dataframe列中是否存在一些值。示例dataframe:
df=pd.DataFrame([['abc', 'a'], ['def', 'x'], ['aef', 'f']])
df.columns=['a', 'b']
>>>df
a b
0 abc a
1 def x
2 aef f
这个静态代码运行良好:
df['a'].str.contains('f')
此问题是以下问题Check if pandas column contains all elements from a list的扩展 在问题中,为了派生输出,在Pandas列中检查列表的所有成员。我需要检查列表的一个或多个元素,即即使列表中只有一个元素与pandas列中的元素匹配,我也希望在输出中考虑这一点 示例数据将为 frame = pd.DataFrame({'a' : ['a,b,c', 'a,c,f', 'b,d,f','a,z,c']})
letters = ['a','
我在python中有一个pandas Dataframe,它有一个名为"Description“的列,其中包含一组由"\n”分隔的文本元素。我想通过拆分文本元素在相同的Dataframe中创建新列。例如,我有: Description
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' 我想用关联的元素获得相应的列数,如下所示: Description A B C
'\nA: Elephant\nB: Cats\nC:Dog' Elephant