来自另一个df的具有多个条件的pandas数据帧布尔索引

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python、pandas、dataframe

我正在尝试识别两个df之间的行，这些行在同一行的某些列中共享相同的值。示例：df =df2 =因此，我尝试从df中获取能量和id完全匹配的行，这些行在df2的同一行中。如果我这样做，我会得到一个错误的</em

浏览 15提问于2021-03-15得票数 0

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使用具有布尔值的另一个数据框过滤数据框值

python、python-3.x、pandas、dataframe、numpy

我正在处理多个数据帧。每个数据帧包含尺寸为67行x 215列的数值数据。为了从每个数据框中选择数据，存在另一个具有相同维度并包含布尔值的数据框。我无法检索满足true条件的单元格值。import pandas as pd #ini

浏览 13提问于2021-03-19得票数 1

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布尔索引，可以产生一个大的熊猫数据帧的视图？

python、dataframe、pandas

得到一个很大的数据帧，我想对其进行切片(根据多个布尔标准)，然后修改这些切片中的条目，以便更改原始数据帧--即，我需要原始数据帧的view。问题是，奇特的索引总是返回一个copy。我想到了.ix方法，但是使用df.ix[]方法进行布尔索引也会返回一个副本。从本质上讲，如果df是我的<

浏览 2提问于2013-03-01得票数 13

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使用行索引操作的Groupby？

python、pandas、scipy

如何在pandas中选择具有给定行索引操作的行(例如，只有偶数行或仅当row# %5 == 0时)？假设我有一个包含df [120 rows x 10 column]的数据帧，我想从中创建两个数据帧，一个来自偶数行df1 [60 rows x 10 column]，另一个来自奇数行[60 rows x

浏览 5提问于2016-07-08得票数 2

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如何在Pandas中使用方括号表示列名返回满足多个条件的布尔级数

pandas、series

我试图在Pandas中提取满足多个条件的序列，即基于question/answer here使用布尔运算符过滤数据，但我需要使用括号列表示法。(Python 3.7) 这是可行的，并返回索引、布尔值 mySeries = data['myCol'] == 'A' 这两个都会返回错误： mySeries = (data['rank'] == '，answer

浏览 30提问于2021-02-09得票数 0

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可以使用numpy矩阵来子集pandas数据帧，还是只能使用其他数据帧？

python、pandas、numpy

我使用相同形状的布尔矩阵来子集pandas数据帧，以便布尔矩阵中具有相应假单元格的所有值都将显示为NA：import numpy as np b = np.ones((3,3), dtype=bool) b[

浏览 3提问于2021-08-06得票数 1

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为什么在比较两个数据帧时会得到不同的结果？

python、pandas、dataframe、comparison

我正在比较两个df，当我使用.equals()时，它给了我False，但是如果我将两个df附加在一起并使用drop_duplicate()，它不会给我任何东西。有人能解释一下吗？

浏览 2提问于2019-10-22得票数 1

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如何合并两个panda数据帧之间的数据，其中一个数据帧具有重复的索引值

python、pandas、merge、concat

我有两个数据帧加载到Pandas中。每个数据框保存由特定地块唯一的“大头针”索引的特性信息。第一个数据框(df1)表示历史销售数据。如果它被出售了5次，那么索引/‘pin’将在数据集中出现5次)。第二个数据帧(df2)是属性记录。我想将数据添加到df1中，或者创建一个新的

浏览 22提问于2020-06-25得票数 0

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在布尔索引中对变量进行分组

python、pandas、dataframe

我对pandas是个新手，我对pandas数据帧中的布尔索引有点困惑。所以代码行是这样的。df['good_1994'] = (df['year'] == '1994') & (df['fizzy_drinks_sales'] > average_1994) 我只想把1994年的d

浏览 9提问于2020-02-09得票数 0

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使用单索引布尔索引器获取MultiIndex Pandas* DataFrame的子集*

python、pandas

如果我有这个数据帧tuples_index = [(1,1990), (2,1999), (2,2002), (3,1992), (3,1994), (3,199620063 1992 2000 1996 2000 我想要得到数据帧的一个子集通过这种方式，我可以更快地获得一个布尔索

浏览 4提问于2016-09-15得票数 3

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删除列中不常用的值

pandas

我有一个带有ID和类别的Pandas数据帧，以及后面的一些标志。当我运行以下代码时 df['category'].value_counts().tail(15) 我看到其中有十几种情况发生的次数不到7次。因此，我想从数据帧中删除包含这些类别的行。我想运行这样的东西，但它给了我错误： df.drop(df[df.category.value_counts() < 7].ind

浏览 40提问于2021-03-01得票数 1

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使用pandas连接多索引列

python、pandas、concatenation、multi-index

如何连接两个pandas数据帧，其中一个数据帧具有多个索引列？我需要在最终的数据帧中保留多索引。import numpy as npdf1_vals = np.random.randint(1, 10,

浏览 15提问于2021-07-14得票数 1

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熊猫用其他数据帧替换数据帧中的行

python、pandas

我有一个pandas数据帧，我想使用两个条件索引一个行子集，然后用我创建的新数据帧替换这个子集。但是，正如您在下面看到的，它只替换具有相同索引的行。我如何对齐数据帧的索引，以便替换对所有行都有效？df = pd.DataFrame({'A': [-4, 9, 6, -3],

浏览 8提问于2020-02-12得票数 3

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如何在pandas数据框中用手工输入的字符串进行遍历和比较？

python、pandas、visual-studio、dataframe

我有以下熊猫数据表： ? 上图是我从yfinance为AAPL股票新闻of获得的数据，pandas数据框包含来自另一个API调用的大量日期，该API调用具有特定新闻的日期。我有以下代码： df['Boolean'] = df['Open'] < df['Close'] print(df<

浏览 22提问于2021-09-19得票数 0

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基于行值从dataframe获取值，而不使用列名

python、pandas、dataframe

我试图通过知道前两列中感兴趣的值，从pandas数据框中获取位于第三列的值，这将使我找到正确的值。我不知道行索引，只知道我需要在前两列中查找的值。来自前两列的值的组合是惟一的，所以我不希望得到数据帧的子集，而是只得到一行。我没有列名，所以我想避免使用它们。以数据帧df为例 a 1

浏览 42提问于2021-04-07得票数 0

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`>`运算符在python中做什么？

python、pandas、dataframe

我有以下代码：export_df = pd.read_csv(export_file_name)我想知道>操作符在这种情况下会做什么？

浏览 3提问于2021-06-15得票数 0

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Pandas Dataframe -使用比较运算符(==)与idxmin()产生不同的结果

python、pandas

Id：Q GDP2008q4 14577.0 2009q2 14355.6df.loc[df['GDP'].idxmin()]['Q']2009q2我认为答案也可能是这样的： df.loc[df</em

浏览 12提问于2020-05-15得票数 1

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将列添加到所有其他列都为句点的数据帧中

python、pandas、indexing、time-series

我有一个带有PeriodIndex的timeseries数据帧。我想在另一个数据框中使用这些值作为列名，并添加其他列，这些列不是句点。问题是，当我仅使用句点作为列索引来创建数据帧时，添加索引为字符串的列会引发错误。但是，如果我使用具有句点和字符串的列索引创建dataframe，那么我就能够添加具有字符串索引的列

浏览 4提问于2014-12-02得票数 0

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使用pandas中的索引列查看或过滤？

python、pandas

使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。它是加快了查找速度，还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类的</em

浏览 1提问于2014-09-19得票数 0

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如何在pandas* dataframe中使用列表作为值？*

python、csv、numpy、pandas、dataframe

我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时： df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runti

浏览 0提问于2014-11-08得票数 8

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