问：[Pandas]如何在非常大的df中有效地为具有多个条目的个体分配唯一ID
答：在非常大的DataFrame中为具有多个条目的个体分配唯一ID，可以使用Pandas库中的groupby和cumcount方法来实现。
首先，使用groupby方法按照个体的唯一标识进行分组。然后，使用cumcount方法为每个分组中的个体分配唯一的序号。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'个体标识': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
'条目': ['条目1', '条目2', '条目1', '条目2', '条目3', '条目1', '条目2', '条目3', '条目4']})
# 使用groupby和cumcount方法为每个个体分配唯一ID
df['唯一ID'] = df.groupby('个体标识').cumcount() + 1
# 打印结果
print(df)运行以上代码，输出结果如下：
个体标识 条目 唯一ID
0 A 条目1 1
1 A 条目2 2
2 B 条目1 1
3 B 条目2 2
4 B 条目3 3
5 C 条目1 1
6 C 条目2 2
7 C 条目3 3
8 C 条目4 4在这个示例中，根据个体标识进行分组后，使用cumcount方法为每个分组中的个体分配了唯一的ID。
这种方法适用于非常大的DataFrame，因为它只需要对每个分组进行计数，而不需要遍历整个DataFrame。这样可以提高处理大数据集的效率。
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假设我有一个名为pandas.DataFrame的df。df的列表示不同的个体，索引轴表示时间，因此(i，j)条目是单个j对时间段i的观测，我们可以假设所有数据都是float类型，可能有NaN值。
在我的例子中，我有大约14,000列和几百行。
pandas.corr会给我14,000乘14,000的相关矩阵，它的时间性能对我的应用程序来说是很好的。
但我也想知道，对于每一对个体(j_1，j_2)，在相关计算中有多少非零观测，这样我就可以分离出数据覆盖率较差的相关细胞。
我想出的最好办法是：
not_null_locations = pandas.notnull(df).values.asty
浏览 3提问于2013-08-14得票数 7
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输入image description hereDear all，我有一个非常大的文件(14,566,680条记录)，其中有2个变量(ID和A)。第一个变量(ID)是个体(n=258)，每个个体有56,460条记录(A) 我想写出一个“转置”文件(即258行和54460列)。 当我执行以下代码时： system.time(snp1 %>%
#filter(`Sample ID`=='8362974') %>%
select(`Sample ID`,A) %>%
mutate(id = row_number()) %>%
#hea
浏览 72提问于2020-01-23得票数 0
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我有一些关于不同个体性别的数据集。假设数据集如下所示：
Male
Female
Male and Female
Male
Male
Female
Trans
Unknown
Male and Female
一些人认为自己是男性，一些人认为自己是女性，还有一些人认为自己既是男性又是女性。
现在，我要做的是在Pandas中创建一个新列，该列映射
Males to 1,
Females to 2,
Others to 3
我写了一些代码
def gender(x):
if x.str.contains("Male")
return 1
elif x.
浏览 3提问于2016-09-19得票数 3
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2回答
我创建了以下数据格式：
set.seed(42)
df1 = data.frame(pair = rep(c(1:26),2), size = rnorm(52,5.4,1.89))
它表示由“对”列指定的具有一定大小的个体的随机对。
随机分布(5.4，1.89)是基于我在我的研究中抽样的组(N=26对)的观测数据。
我现在想问一个非常基本的问题，我无法用我的方式编码到：
想象一下，在平均值(5.4)处有一条水平线，将人口分成两部分：
在同一条线上，有多少比例的个体与另一个个体成对？也就是说，是否有一种倾向，即小与小，大与大？
我想把我观察到的比例和多次“问”上面的问题所产生的比例进行比较(例
浏览 0提问于2017-01-17得票数 1
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3回答
是否有人知道如何将shell命令( csvkit工具调用链)的输出流到jupyter笔记本单元，但特别是在Pandas DataFrame中。从单元格的内容来看，它应该是这样的：
output = !find /path -name "*.csv" | csvstack ... | csvgrep ...
df = DataFrame.read_csv(output)
只是上面这些并不是真正的工作。shell的输出是非常大的数百万行，Pandas可以很好地处理这些行，但我不希望将输出作为字符串整体加载到内存中。
我正在寻找一种管道/流解决方案，它允许Pandas读取输出。
浏览 4提问于2016-06-12得票数 2
1回答
我希望分析异构数据的形式：pandas.DataFrame中包含的观察/变量如下：
Age Name Ok Result
0 25 Bob True 1.2
1 41 John False 0.5
2 30 Alice True 0.3
为此，我通常使用Numpy将其转换为它的pandas.DataFrame.values表示，从而获得：
[[25 'Bob' True 1.2]
[41 'John' False 0.5]
[30 'Alice' True
浏览 1提问于2018-09-08得票数 0
我想创建一个进度条，可以在读取一个非常大的CSV文件时显示进度。我正在创建一个通过网络读取CSV文件的pandas数据帧。因为CSV有很多数据，所以我的程序在处理它的时候会卡住，所以我想要有一个进度条，可以给出处理完成了多少的状态。有一个进度条来跟踪它是可行的吗？
浏览 67提问于2020-04-23得票数 0
3回答
#!/usr/bin/env python3
import pandas
import numpy
example_dataset = {
'Date' : ['01 Mar 2022', '02 Apr 2022', '10 Apr 2022', '15 Apr 2022'],
'Transaction Type' : ['Contactless payment', 'Payment to', 'Contactless payment&#
浏览 10提问于2022-04-29得票数 1
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我有一个非常大的文本文件(11条million+记录)，";“分隔，三列。我有一个Pandas dataframe (单列)，其中包含在文本文件中搜索所需的值。问题是我无法将这个大的文本文件加载到内存中。
我嵌套了for循环，这需要很长时间。在文本文件的每一行内搜索每个列值。这就是我所拥有的：
import os
import pandas as pd
os.chdir('D:\\AllFiles\\Projects')
mainPath = os.getcwd()
inputFile = 'A.txt'
inputPath = os.path.jo
浏览 4提问于2021-11-22得票数 0
1回答
当我运行一个推理机(Pellet1.5或fact++)时，我在protege中遇到了“相同的个体属性”的问题。
让我们以本体论为例
物体有A级和B级，A有C级和D级。
B、C和D具有相同类别的个体。
我不能说个体C和个体B是“相同的个体”，然后加上个体D和个体B是“相同的个体”吗？这是真的，他们有不同的名字，但他们是同一个人。
为什么它只在我设置个体B具有类型C或D的“相同个体”时才起作用？
protege错误是"InconsistentOntologyException:Fact++.Kernel:不一致的本体“，而pellet说本体不一致。
编辑:这似乎是一个根深蒂固的问题，这个例
浏览 5提问于2010-06-10得票数 2
我在这里简化了我的问题，问一下如何找到月度交易从未超过月度限制的信用卡交易？
问题
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'cc':[1,1,1,2,3],
'month':[1,2,3,1,1],
'limit':[100]*3+[110,120],
'expense':[110,80,120,90,90]})
print(df)
浏览 12提问于2020-03-03得票数 1
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如果这个问题已经被问过了，很抱歉。我想会的，但我一直没能找到答案。我想要将pandas dataframe中的列转换为日期时间格式。
import pandas as pd
df['DateOfBirth'] = pd.to_datetime(df['DateOfBirth'], format='%Y-%m-%d')
显然，有些行还包含其他字符
ValueError: time data 0000-00-00 doesn't match format specified
现在df非常大，所以对所有唯一值的视觉检查都不起作用(我也想了解一
浏览 41提问于2020-11-13得票数 1
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熊猫检查多个最小后果准则
、、、、
我有一个场景，我想检查一个列(Col1)中连续的pandas数据帧行是否满足最小标准(0.6)，当起始值至少为(0.7)时，它也满足一个标准，即：
Col1
0.3
0.5
0.55
0.8 = true
0.65 = true
0.9 = true
0.61 = true
0.3
0.6
0.67
0.74 = true
0.63 = true
0.61 = true
换句话说，如果值至少为0.7，或者如果值至少为0.6且之前的值至少为0.6且连续序列中的第一个值至少为0.7，则检查将为True。
它将运行在一个非常大的数据集上，因此需要高效。我在想，shift()有点问题，work...b
浏览 1提问于2016-11-02得票数 0
1回答
你好，我正在处理一个非常大的带有熊猫的csv数据框，我如何反转其中的列表？下面的代码在运行时分配row:0 = 15710.01和row:1862 = 243.95，我想反转代码，以便row:1862 = 15710.01和row:0 = 243.95。代码：
import pandas as pd
data =pd.read_csv('input.csv')
PC_close =data['Close']
PC_close
当前代码的输出
0 15710.01
1 15710.87
2 15318.00
3 15
浏览 0提问于2020-12-14得票数 0
2回答
import pandas as pd
Data = {'participant': ['Jordan', 'Jess', 'Jake', 'Alice', 'Alan', 'Lauren'], 'Age': [26, 23, 19, 20, 24, 28], 'Sex': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'], 'BMI&
浏览 2提问于2020-04-21得票数 0
我想使用dask运行以下操作。
df1 = pd.DataFrame()
def foo(row):
global df1
df1.append(row)
def main():
global df1
df2.apply(foo , axis = 1)
当我在不使用dask的情况下运行下面的操作时，它运行得非常好，但是当我将两个数据都转换为Dask时，在计算之后我就不会在df2数据中获得任何数据。
df1 = pd.DataFrame()
df1 = from_pandas(df1, npartitions=10)
def foo(row):
gl
浏览 1提问于2022-07-16得票数 1
1回答
我有一个带有一些列的df。我可以得到“利润”栏和“佣金”栏的总和。我正在尝试从列‘利润’和‘佣金’中获得总和的新列‘净利润’，但我只能获得列表的串联或列中每行的总和 gross_profit = [df['Profit'].sum()]
commissions = [df['Commission'].sum()] 我尝试过的： df['net_profit'] = df['Profit'] + df['Commission']
df['net_profit'] =
浏览 14提问于2020-08-29得票数 2
1回答
我有一个与此类似的数据集(1000个I，9个类)：
ID Class Value
1 A 0.014
1 B 0.665
1 C 0.321
2 A 0.234
2 B 0.424
2 C 0.342
... ... ...
Value列是(相对)丰度，即一个个体的所有类之和等于1。
我想在R中创建一个geom_bar图，其中x轴不是按in排序的，而是通过降低类的丰度来排序的，类似于这个图：
在我
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
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1回答
我有一只大熊猫的资料，在那里，我通过操作管理小组。
CHROM POS Data01 Data02 ......
1 ....................
1 ...................
2 ..................
2 ............
scaf_9 .............
scaf_9 ............
所以，我在做：：
my_data_grouped = my_data.groupby('CHROM')
for chr_, data in
浏览 1提问于2018-05-27得票数 1
回答已采纳
我有一个类似这样的DataFrame：
| index | col_1 | col_2 |
| 0 | A | 11 |
| 1 | B | 12 |
| 2 | B | 12 |
| 3 | C | 13 |
| 4 | C | 13 |
| 5 | C | 14 |
其中，由于数据损坏，col_1和col_2可能并不总是一对一的。
如何使用Pandas来确定哪些行的col_1和col_2条目违反了这种一对一关系？
在本例中，它将是最后三行，因为C可以映射到13
浏览 0提问于2014-06-03得票数 6
6回答
我在pandas中打开了一个非常大的csv文件，如下所示。
import pandas
df = pandas.read_csv('large_txt_file.txt')
一旦我这样做了，我的内存使用量就增加了2 2GB，这是意料之中的，因为这个文件包含数百万行。当我需要释放这个内存时，我的问题就出现了。我跑..。
del df
但是，我的内存使用率并没有下降。这是释放pandas数据帧使用的内存的错误方法吗？如果是，正确的方式是什么？
浏览 11提问于2016-08-23得票数 154
我有一个非常大的数据集(测试)，大约有100万行。我想从数据集中更新一列(“日期”)。我只想在我的“约会”栏里写三个日期：
2014-04-01, 2014-05-01, 2014-06-01
因此，一行中的每个日期和第三行之后的每个日期都是重复的。
我试过这样做：
for i in range(0,len(test),3):
if(i <= len(test)):
test['Date'][i] = '2014-04-01'
test['Date'][i+1] = '2014-05-01&
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
1回答
__getattr__可用于定义对象的属性。例如，下面的代码将返回'bar'。
class Test(object):
def __getattr__(self, key):
if key == 'foo':
return 'bar'
t = Test()
t.foo
为了方便起见，我希望能够在ipython中键入t.，然后使用tab键完成属性名称。我似乎不能找到如何做到这一点，虽然这似乎是可能的。例如，在ipython中运行以下代码
import pandas
df = pandas.DataFr
浏览 4提问于2017-05-24得票数 7
我正在处理一个非常大的数据框架，并使用pandas进行分析。该数据框架的结构如下
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df.head()
Source Target Weight
0 0 25846 1
1 0 1916 1
2 25846 0 1
3 0 4748 1
4 0 16856 1
问题是，我想删除所有的“重复”。从这个意义上说，如果我已经有一个包
浏览 4提问于2016-03-08得票数 1
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4回答
我有一系列的日期，我想对每条记录的日期序列进行计数，同时跳过缺少的值。 本质上，我希望看到以下结果，其中a是我的日期，b是我的日期记录的索引。您可以看到，第5行是我的第4条记录，而vise7是我的第5条记录。 tibble(a = c(12, 24, 32, NA, 55, NA, 73), b = c(1, 2, 3, NA, 4, NA, 5))
a b
<dbl> <dbl>
1 12 1
2 24 2
3 32 3
4 NA NA
5 55 4
6 NA
浏览 58提问于2021-01-27得票数 2
回答已采纳
我在Pandas的一个文件上做了一些ETL。
但是这个文件现在非常大(30 is )
所以我决定用Dask Dataframe来威胁它。
如何将此Pandas函数替换为类似的Dask函数？喜欢: pd.to_datetime，pd.offsets.MonthEnd(n=0)
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('some_big_file.txt', sep = '|', names = names)
date_str1 = df['DT_OP']
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
1回答
顶部有总价值的堆叠条形图
、、、、
这是我的数据：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'Client': ['Client_1', 'Client_2', 'Client_3'],
'Currency': ['USD','USD','USD'],
'Product_1': [1200, 1400, 3300],
'Product_2'
浏览 3提问于2022-03-30得票数 0
我有这样的代码：
from tabulate import tabulate
import pandas
浏览 0提问于2018-12-13得票数 1
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1回答
我有时间序列数据，其中对15个人(由唯一的ID表示)进行了7个变量(Var1:Var7)的测量。这些个体是从3个不同的Location中采样的。请注意，每个个体的观察次数是不同的。我相信每个Location中的个体在价值和趋势上都会比其他Location中的个体更相似。对于每个Location中的每个Variable，我想绘制平均时间序列(以了解组作为一个整体的样子)，直到每个个体的Time相同的点(因此x轴的长度将仅与最短的个体一样长)。我如何做到这一点，并为每个Time点添加错误条，以查看个体之间存在多大差异？以下是一些示例数据：
set.seed(123)
ID = factor(let
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
1回答
考虑下面的数据集。数据按每组一人或两人进行分组。但是，一个人可能有几个条目。
df1<-data.frame(group,individualID,X)
> df1
group individualID X
1 1 1 0
2 1 1 1
3 1 2 1
4 1 2 1
5 2 3 1
6 2 3 1
7 3 5 1
浏览 0提问于2021-10-12得票数 0
1回答
改变海事局的属性
、、、
这看起来是一个非常简单的任务，但我找不到正确的解决方案。我确实生成了10个集合，每个集合中有100个样本，并将它们打包到pandas.DataFrame中，为每一列分配索引号。
如何绘制所有的10条线:相同的颜色=‘b’，设置alpha=0.5，linewidth=1.0？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import random
sns.set_style("darkgrid")
sns.set_context(
浏览 1提问于2021-01-26得票数 0
如何在Bokeh中绘制相关热图？
import pandas as pd
import bokeh.charts
df = pd.util.testing.makeTimeDataFrame(1000)
c = df.corr()
p = bokeh.charts.HeatMap(c) # not right
# try to make it a long form
# (and it's ugly in pandas to use 'index' in melt)
c['x'] = c.index
c = pd.melt(c, 'x&#
浏览 6提问于2016-08-28得票数 2
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3回答
如果name列条目在给定的列表中有一项，我想过滤一个pandas数据帧。
这里我们有一个DataFrame
x = DataFrame(
[['sam', 328], ['ruby', 3213], ['jon', 121]],
columns=['name', 'score'])
现在假设我们有一个名为['sam', 'ruby']的列表，我们想要找到列表中名字所在的所有行，然后对分数求和。
我的解决方案如下：
total = 0
names = ['sa
浏览 0提问于2014-02-13得票数 7
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在Pandas中，我有一个非常大的数据帧，我正在尝试将其写入CSV文件。它花费了很长的时间(几个小时，还没有完成)，我想知道是否有任何方法可以检查此命令中的完成百分比。 我在to_csv中查找了所有的论点，但似乎没有任何帮助 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html pd.to_csv('thefile.csv', chunksize =1000 ) 我想要任何时间的状态，区块编号等。
浏览 2提问于2019-06-10得票数 1
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1回答
Hdf5文件中未显示的列
、、、
我有一个很大的数据集(13亿个数据)，我想用Vaex进行可视化。由于csv中的数据集非常大(在520个单独的文件中，大约130 in )，我使用pandas dataframe.to_hdf函数将它们合并到一个hdf5文件中(格式:表，附加到每个csv文件)。如果我使用pandas.read_hdf函数加载一段数据，就不会有问题。
x y z
0 -8274.591528 36.053843 24.766887
1 -8273.229203 34.853409 21.883050
2 -8289.577896 15.326737 26.
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
大家好，非常感谢你们的帮助，
如上文所示，我必须将数字从A列分配到B列，这样B列中的数字4193每次都与A列中的数字1匹配，B列中的数字15每次都与A列中的数字2相匹配，以此类推(这只是我作为一个示例提供的一个随机样本，因为我正在处理一个非常大的数据集)。这应该没什么大不了的，但问题是这两列的大小不同(A列比B列大得多)。
我花了好几个小时自己做这个，还浏览过论坛，但在如何解决这个问题上我没有发现任何类似的问题。而且，由于我正在处理的数据集非常大，所以我无法手动完成此操作。
主要的想法是使B栏中的每一个数字与A栏中对应的数字并排重复(如前所述)。我不知道如何在计算上做到这一点，但从逻辑上讲，
浏览 3提问于2022-04-15得票数 0
1回答
我有一个包，它使用熊猫面板生成MultiIndex DataFrames。但是，每当我使用pandas.Panel时，都会得到以下DeprecationError：
DeprecationWarning:不再推荐面板，并将在以后的版本中删除。表示这些类型的三维数据的推荐方法是通过MultiIndex ()方法在DataFrame上使用Panel.to_frame()。或者，您可以使用xarray包。熊猫提供了一个.to_xarray()方法来帮助自动转换。
但是，我不明白这里的第一条建议实际上是推荐什么来创建MultiIndex DataFrames。如果面板将被删除，我如何才能使用P
浏览 4提问于2018-01-28得票数 19
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这里是一个R初学者，(尽我最大的努力问正确的问题)。
我以前在ds上运行了这段代码，以便将变量的所有NA编码为'0‘，将所有值重新编码为’1‘。
MyVars$Var5 <- car::recode(MyVars$Var4, "NA = '0'; else = '1'")
现在，我收到了一条以前没有得到的错误消息：
错误:无法转换为。
我也尝试过对ifesle做同样的事情。也不起作用。安装了正确的软件包。
我做错了什么？帮助感激。
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
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1回答
在Pandas中重命名
、、、
我试图在Pandas MultiIndex中重命名列名，但它不起作用。在这里你可以看到我的系列对象。顺便问一下，为什么dataframe df_injury_record会成为这个函数中的一个系列对象？
Frequency_BodyPart = df_injury_record.groupby(["Surface","BodyPart"]).size()
在下一行中，您将看到我试图重命名该列。
Frequency_BodyPart.rename_axis(index={'Surface': 'Class'})
但在此之后，该列的名
浏览 7提问于2020-01-24得票数 1
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我有一个pandas数据透视表，它列出了行中的个人和列中的数据源。有成百上千的个体在行之间下降，成百上千的源沿着列穿过。
Desired_Value Source_1 Source_2 Source_3 ... Source_50
person1 20 20 20 20
person2 5 5 5 5
person3 Review 3 4 4
浏览 13提问于2019-03-26得票数 0
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6回答
将熊猫的数据从行修改到列
、、、、
我想重塑我的数据。乍一看，这听起来像是转位，但事实并非如此。我试过熔炼、叠/解堆、连接等。
用例
我希望每个唯一的个体只有一行，并将所有的作业历史记录放在列中。对于客户端，跨行读取信息比读取列更容易。
以下是数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = {'Name': ["Joe", "Joe", "Joe","Jane","Jane"],
'Job': ["Analyst","Man
浏览 8提问于2016-07-31得票数 9
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2回答
我搞不懂如何在熊猫中添加一栏给另一栏
以下是我要做的事：
from pandas import DataFrame
df1 = DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
concat((df1['a'], df1['b'].rename({'b':'a'}))).reset_index(drop=True)
这是我想要的:带着我的4种价值的意甲。我不明白的是:为什么我不能把它分配给'a‘列？
>>> from pandas import DataF
浏览 3提问于2022-11-14得票数 0
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我有flask应用程序代码，其中一个API是公开的，以将数据从oracle数据库转储到postgress数据库。我使用Pandas将表的内容从oracle、mysql和postgress复制到postgress。连续使用15天左右，CPU内存消耗非常大。它通常每两天至少传输500万条记录。
有没有人能帮我优化熊猫的写作。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 0
1回答
对于我的项目，我需要序列化pandas数据帧。这是序列化pandas数据帧的最佳方式。我有一个非常大的数据框架。我正在考虑以下格式，但每种格式都有saome限制。
Pickle : issues with very large dataframe.
hdf5 : issues with mixed datatypes
csv : ok, but have very large size
浏览 1提问于2018-03-12得票数 1
1回答
我目前遇到的问题之一是，我们有某些非常大的表(>1000万行)--.When--我们引用这些大表或创建连接，查询速度非常慢。
解决这个问题的一个假设是创建预先计算的表，其中将已经完成用例的计算，而不是引用原始数据，而是查询预计算的表。
是否有任何资源来实现这一目标？我们是否只使用mySQL，或者我们也可以使用Pandas或其他类似的模块来完成相同的任务？
哪种方式是最优的？
浏览 0提问于2022-09-07得票数 -1
import pandas as pd
class MyClass():
def __init__(self, df):
self.df = df
def edit(self):
self.df = self.df[~self.df['numbers'].isin([2,4,6,8,10])]
df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], columns=['numbers'])
obj = MyClass(df).edit()
print df
我期望print df打
浏览 3提问于2017-11-07得票数 0
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1回答
我有一个excel文件自动生成，偶尔有非常大的数字，如135061808695。在excel文件中，当您单击单元格时，它将显示完整的数字135061808695，但是，使用自动“通用”格式，该数字显示为1.35063E+11。
当我在Pandas中使用ExcelFile时，它用科学表示法1.350618e+11而不是完整的135061808695来提取值。有什么方法可以让Pandas在不破坏excel文件的情况下提取全部值？
浏览 2提问于2015-04-14得票数 7
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代码示例1:下面的代码段处理大尺寸的位图。
// Here reusing same variable "bitmap"
// Decode the JPEG file into a Bitmap
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(photoDir.getAbsolutePath(), bmOptions);
//Re-sizing
Matrix mtx = new Matrix();
bitmap =Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, tar
浏览 0提问于2012-10-08得票数 0
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我正在尝试匹配包含和不包含特定字符串的Pandas DataFrame的行。例如：
import pandas
df = pandas.Series(['ab1', 'ab2', 'b2', 'c3'])
df[df.str.contains("b")]
输出：
0 ab1
1 ab2
2 b2
dtype: object
所需输出：
2 b2
dtype: object
问:有没有一种优雅的方式来表达这样的话？
df[[df.str.contains("b")==Tru
浏览 0提问于2015-12-03得票数 9
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您好，我是从R切换到python的新手，我很难完成这个相当简单的任务，即根据pandas数据框的另一列更改日期。我读了其他几个关于这个的问题，我希望有人能快速解决我的问题，因为除了互联网我没有其他人可以问。
我想我有所有的成分(功能)，但我真的很难使用熊猫df，与我在R中习惯的相比。
import datetime
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
today=pd.to_datetime(datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'))
d=
浏览 12提问于2020-05-10得票数 1
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