我有两个数据帧: x = pd.DataFrame([["a","b","c"],["d","e","f"]],columns =["one","two","three"])
y = pd.DataFrame([["w","x","y"],["z","a","f"]],columns =["one","two","
我正在尝试将所有列放在与Date相同的级别上,以便列等于'Date','Symbols','Adj Close','Close','High','Low','Open','Volume‘,'Date’也是索引。我该怎么做呢?
from pandas_datareader import data
stocks = ['GOOG', 'AAPL','MSFT']
data = data.DataReader(stocks,&
第一个状态:住房,此数据框包含MultiIndex ( DataFrame,RegionName)和其他3列中的一些相关值。 State RegionName 2008q3 2009q2 Ratio
New York New York 499766.666667 465833.333333 1.072844
California Los Angeles 469500.000000 413900.000000 1.134332
Illinois
我有一个包含多级列的dataframe,如下面的MWE中所示:
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=[['a','c'],['b','d']], index=['one','two'])
df.columns.names = ['aa', 'bb']
它看起来像这样:
In [267]: df
Out[267]:
aa a c
bb b d
one 1 2
two 3 4
我还有一个字典列表,如下所示
如何替换此单个列标题: foo bar
0 0 0
1 0 0 要获取这些多层列: A B
a b
0 0 0
1 0 0 基于此数据帧映射 col1 col2 col3
0 foo a A
1 bar b B
2 baz c C 我正在尝试列表理解,试图创建一个新的多级列索引,但似乎不起作用……我有一种更简单的方法来实现这一点。 df1 = pd.DataFrame({'foo':[0,0],
我尝试创建一个名为newDataFrame的新数据帧,其列为:one、two和three。您可以在下面看到数据类型。我现在想要的是使用ifelse语句将数据从oldDataFrame传输到新的数据帧。因此,我想要的是将列从旧数据帧复制到新dataFrame中的列one。
# create new dataframe with the right types
newDataFrame <- data.frame(one= numeric(0), two= integer(0), three= character(0))
str(newDataFrame )
as.data.fram
我在我的项目中实现了实验环境。
此组件基于Scikit learn。
在这个组件中,我将给定的CSV读取到pandas数据帧中。在那之后,我选择了最好的特性,并将给定数据帧的维度从100减少到5。之后,我将删除的ID列添加到这个缩减的数据帧中,以供将来使用。通过降维过程删除了这一列。
在我更改代码以读取所有CSV文件并返回一个联合数据帧之前,一切工作正常:
请看下一段代码:读取所有CSV:
dataframes = []
from os import listdir
from os.path import isfile, join
files_names = [f for f in list
我有两个数据帧:
Dataframe A:
Col1 Col2 Value
A X 1
A Y 2
B X 3
B Y 2
C X 5
C Y 4
Dataframe B:
Col1
A
B
C
我需要的是为Dataframe A的Col2中的每个值(在本例中为X和Y)添加一列到Dataframe B,并在Col1上合并两个数据帧后,用" value“列中的值填充它们。这就是它:
Col1 X Y
A
我正在处理两个数据帧,A和B。数据帧A是用值填充的,而数据帧B是空的,除了报头结构。我想取数据帧A中的列的值,并将它们附加到数据帧B的相应列中。 我已经将dataframe A列的值放到了一个列表中。我尝试将目标列值设置为与起始列值列表相等,但出现了以下错误: dataframeB[x] = list(dataframeA[A]) 这会产生以下错误: ValueError: Length of values does not match length of index 我预期结果是Dataframe A的列A转移到Dataframe B的列x A B C D
1 2 3
我有一些无序的数据帧,它们的列键相似,但并不完全相等。例如: DataFrame. Columns
Dataframe 1: A, B, C
Dataframe 2: A, B, C
Dataframe 3: A, B, C, D
Dataframe 4: A, C, D 我想让它们堆叠/连接/附加。我不关心如何为缺少给定列的数据帧填充缺少的数据。 也就是说,我想要一个单独的数据帧: DataFrame combined: A, B, C, D
例如,让我们考虑employee表中有三列,即empid、year of joining和designation。如果两个人在同一天加入,那么表必须在较小的表的顶部和下方具有较高的优先级。如何为spark sql dataframe中已排序的数据指定优先级。例如,如果ceo和项目经理在同一天加入了一家公司,那么ceo的详细信息必须位于数据帧架构中查看的项目经理的顶部。
我有几个excel文件,我想从这些文件中提取每个文件的给定列(每个列的大小都不同)的数据,并将其复制到一个新的数据框中。我这样做的方法是将每个excel转换为一个数据框,然后将它们复制到新的df,如下所示: df_final['Column_name'] = df_i['Column_name'] # df_final is the final dataframe, whereas df_i is one of the initial dataframes 我观察到,最终数据帧的行数仅限于我复制的第一个数据帧的列数,因此如果其余的数据帧有更多的数据行,则此信