我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书,但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列,即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接:。
下面是加载代码(为了节省检查时间,我设置了nrows=10):
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短,我排除了数据列输出,但以下是我的输出(请不要使用索引
因此,我尝试使用pandas而不是for循环来计算给定年份范围内的电影数量。假设按数据框有2列,'year‘是第2列的列名
我使用for循环解决了这个问题,但是如果只使用pandas,我该怎么做呢?
def movie_made(beginning, end):
movie = pd.read_scv('title.csv')
count = 0
for i in move['year']:
if beginning <= i and end <=i:
count = count + 1
Manufacturer Buy Box Seller
0 Goli Goli Nutrition Inc.
1 Hanes 3rd Street Brands
2 NaN Inspiring Life
3 Sports Research Sports Research
4 Beckham Luxury Linen Thalestris Co. 您好,我正在使用pandas DataFrame清理此文件,并希望删除购买框
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数,然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列,然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧,但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
Color Value
Red 100
Red 150
Blue 50
我想返回如下内容:
Color Value Counts
Red 100 2
Red 150 2
Blue 50 1
我有一个几乎有56列和120000行的pandas数据帧。 我只想在一些列上实现验证,而不是所有列。 我在https://tmiguelt.github.io/PandasSchema/上关注了一篇文章 当我喜欢下面的函数时,它会抛出一个错误,比如 列数无效。架构指定2,但数据框有56列 def DoValidation(self, df):
null_validation = [CustomElementValidation(lambda d: d is not np.nan, 'this field cannot be null')]
schema =